基数排序法又称桶子法(bucket sort)或bin sort,顾名思义,它是透过键值的部份资讯,将要排序的元素分配至某些"桶"中,藉以达到排序的作用,基数排序法是属于稳定性的排序,其时间复杂度为O (nlog(r)m),其中r为所采取的基数,而m为堆数,在某些时候,基数排序法的效率高于其它的比较性排序法。
代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
def _counting_sort(A, i):
"""计数排序,以i位进行排序,以适用于基数排序。
Args:
A (Sequence): 排序数组
i (int): 位数,从0开始而不是1
"""
C = [0] * 10 # 任意位值范围为[0,9]
A = [(a / (10 ** i) % 10, a) for a in A] # 元素i位值及其自身的元组的数组
for k, a in A:
C[k] = C[k] + 1
for i in xrange(1, 10):
C[i] = C[i] + C[i-1]
B = [0] * len(A) # 结果数组
for k, a in A[::-1]:
B[C[k]-1] = a
C[k] = C[k] - 1
return B
def radix_sort(A, d):
"""基数排序,从最低位进行排序直到最高位:
RADIX-SORT(A, d)
1 for i ← 1 to d
2 do use a stable sort to sort array A on digit i
Args:
A (Sequence): 排序数组
d (int): 最大数位数
"""
for i in xrange(d): # 遍历位数,从低到高
A = _counting_sort(A, i)
return A
def rsort(A, d):
"""基数排序(桶排序版本)"""
for i in xrange(d): # 遍历位数,从低到高
S = [[] for _ in xrange(10)] # 存放[0,9]位数值所对应元素([0-9]10个桶)
for a in A: # 遍历元素
S[a / (10 ** i) % 10].append(a) # 存放对应位数值的元素(元素当前位值在哪个桶就放进去)
A = [a for b in S for a in b] # 以当前位数值排序好的A(依次从各桶里把元素拿出来)
return A
if __name__ == '__main__':
import random, timeit
items = range(10000)
random.shuffle(items)
def test_sorted():
print(items)
sorted_items = sorted(items)
print(sorted_items)
def test_radix_sort():
print(items)
sorted_items = radix_sort(items, 4) # [0,9999],4位数
print(sorted_items)
test_methods = [test_sorted, test_radix_sort]
for test in test_methods:
name = test.__name__ # test.func_name
t = timeit.Timer(name + '()', 'from __main__ import ' + name)
print(name + ' takes time : %f' % t.timeit(1))

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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