Esta es una forma muy interesante de implementar el ordenamiento LSD radix. Por lo general, las clasificaciones de radix se hacen en binario, pero este ha elegido ordenar por dígitos decimales.
n es el número de números en los datos, el último en ser ordenado.
m es el número más grande en la matriz. El primer bucle for lo busca y lo encuentra.
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El ciclo while se ejecutará [math] \ log_ {10} (m) [/ math] veces, pero en lugar de precalcular este recuento, elige incrementar la exp a través de potencias de diez y dividir cada potencia en m hasta que la exceda . (¿Por qué no simplemente verificar si lo excede? ¿Quién escribió este código?)
Cada iteración del ciclo while crea un nuevo cubo de 10 pulgadas (porque no es como dispersar un montón de pequeñas matrices por todo el montón va a hacer que un recolector de basura de todo el mundo sea más lento, ¿verdad?), Uno para cada dígitos 0 a 9. Los bucles for debajo de este primero cuentan el número de apariciones del dígito en cuestión en la posición actual del valor posicional de cada número en la lista que se debe ordenar, luego encuentre las sumas acumulativas de dígitos desde 0 hasta 9, luego, en base a estos puntos de interrupción, copia los números de la lista de datos en las posiciones apropiadas en b, una matriz temporal, luego los copia de nuevo a los datos en su nuevo orden.
Finalmente, exp se incrementa a la siguiente potencia de 10.
Creo que el hecho de que b solo tiene una longitud 10 es un error, a menos que esto esté destinado a ordenar solo las listas de longitud 10.
Sugeriría encontrar un ejemplo de otra fuente, ya que esta parece ser inusual y poco confiable.
Solo por el placer de hacerlo, aquí hay un tipo de radix LSB binario estable, marginalmente optimizado y no probado que debería ejecutarse un poco más rápido de lo que lo haría en todas las entradas excepto las más grandes:
public void radixSort (int [] data) {
int n = data.length;
int m = datos [0];
para (int i = 0; i <n; i ++)
if (datos [i]> m)
m = datos [i];
c = Integer.numberOfTrailingZeroes (Integer.highestOneBit (m)) + 1;
int izquierda, derecha
int t [];
int temp [] = nuevo int [n];
// para cada posición de bit
para (bit = 0; bit <c; bit ++) {
izquierda = 0;
derecha = n-1;
// elimina los elementos con este bit establecido al final y sin establecer al principio
para (i = 0; i <n; i ++) {
if ((datos [i] >> bit) & 1 == 0)
temp [left ++] = datos [i];
if ((datos [n-1-i] >> bit) & 1)
temp [derecha–] = datos [n-1-i];
}
t = datos;
datos = temp;
temp = t;
}
si (c% 2) {
para (i = 0; i <n; i ++) {
temp [i] = datos [i];
}
}
}
El bucle externo irá probablemente el doble de veces, pero solo hay un paso por la lista en bucles internos, en comparación con tres en la versión decimal anterior. Además, utiliza la misma matriz temporal una y otra vez en comparación con el ejemplo, ahorrando también memoria. El ahorro en los factores constantes debería convertirlo en la opción preferida en la mayoría de los casos. (No tengo un entorno Java configurado aquí, así que siéntete libre de sugerir parches si no funciona).
Además, hay tipos de radix que utilizan la ordenación in situ, pero tienden a depender en gran medida del tipo de datos que se ordenan. Ordenar números enteros, por ejemplo, puede requerir intercambiar elementos de la lista con índices. La clasificación de cadenas puede requerir otros trucos como se demuestra en este documento: http://user.it.uu.se/~arnea/ps/r…
