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计数排序（Counting Sort）
文章目录 算法描述 动图演示 代码实现 算法分析 计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。 计数排序(Counting sort)是一种稳定的排序算法。计数排序使用一个额外的数组C，其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。 算法描述 找出待排序的数组中最大和最小的元素； 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项； 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）； 反向填充目标数组：将每个元素 计数排序不是比较排序，排序的速度快于任何比较排序算法。 由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围（等于待排序数组的最大值与最小值的差加上1），这使得计数排序对于数据范围很大的数组，需要大量时间和内存。
84020发布于 2021-07-13 - 来自专栏修己xj
计数排序（Counting Sort）详解
计数排序（Counting Sort）是一种非比较排序算法，其核心思想是通过计数每个元素的出现次数来进行排序，适用于整数或有限范围内的非负整数排序。这个算法的特点是速度快且稳定，适用于某些特定场景。 countingSort.jpg 算法原理 计数排序的基本思想是： 计数：遍历待排序的数组，统计每个元素出现的次数，并将统计结果存储在一个计数数组中。 计数数组的索引对应着元素的值，而计数数组中的值表示该元素出现的次数。 累积计数：对计数数组进行累积计数，即将每个元素的计数值加上前一个元素的计数值，得到每个元素在排序后数组中的位置。 空间复杂度：O(n + k)，需要额外的计数数组和结果数组。 稳定性：计数排序是一种稳定的排序算法，不改变相同元素的相对顺序。 总结 计数排序是一种高效的非比较排序算法，适用于整数排序和稳定性排序的场景。
74920编辑于 2023-10-05 - 来自专栏常用算法专栏
常用的排序算法之计数排序（Counting Sort）
计数排序（Counting Sort） 原理 计数排序（Counting Sort）的起源并不明确指向某一个特定的发明者或时间点，但它作为一种简单直观的排序算法，在计算机科学中得到了广泛的应用。 计数排序的基本思想是通过统计数组中每个元素出现的次数，来确定其在排序后数组中的位置。 定义 计数排序是一种非基于比较的排序算法，适用于一定范围内的整数排序。 作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。 引伸义 计数排序的主要思想是通过“计数”来排序，即统计每个元素出现的次数，然后根据这个次数来确定元素在排序后数组中的位置。 使用场景 计数排序适用于待排序数组元素取值范围较小且非负的场景，如考试成绩排序（假设分数范围为0-100）等。 count = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 遍历待排序数组arr，统计每个元素出现的次数，并将计数数组对应位置的值加1。
37810编辑于 2025-04-05 - 来自专栏ml
Uva-------（11462） Age Sort(计数排序)
B Age Sort Input: Standard Input Output: Standard Output You are given the ages (in years) of all people -- Problem Setter: Mohammad Mahmudur Rahman Special Thanks: Shahriar Manzoor 数据大，内存小，而数据值的范围有限，适合运用计数排序求解 代码： 1 #include<cstdio> 2 #include<cstring> 3 /*计数排序*/ 4 int main() 5 { 6 int n,hash[101],val
854130发布于 2018-03-26 - 来自专栏机器学习、深度学习
人群计数--Mixture of Counting CNNs
Mixture of Counting CNNs: Adaptive Integration of CNNs Specialized to Specific Appearance for Crowd Counting https://arxiv.org/abs/1703.09393 本文是人群计数的，不是人群密度估计。 我们提出的网络结构 Mixture of Counting CNNs ? 3.1. Counting by MoC-CNN 网络最终的人数估计等于所有所有小CNN的人数估计权重之和。
71370发布于 2018-01-03 【LightOJ】1058 - Parallelogram Counting（暴力计数）
点击打开题目 1058 - Parallelogram Counting PDF (English) Statistics Forum Time Limit: 2 second(s) Memory 后来把线的向量全部放到一四象限（这一点出了小问题，查了俩小时），然后再计数的时候同时判断三点共线，这样就省时间了，最后终于查出来了。 { edge[ant].x = -edge[ant].x; edge[ant].y = -edge[ant].y; } ant++; } } sort
28310编辑于 2025-08-26- 来自专栏常用算法专栏
排序算法：冒泡排序(Bubble Sort)、选择排序(Selection Sort)、插入排序(Insertion Sort）、希尔排序(Shell Sort
（配合优化）二、选择排序（SelectionSort）1.核心思想每次从未排序部分中选出最小（或最大）元素，放到已排序部分的末尾。 2.算法步骤在未排序序列中找到最小元素；将其与未排序部分的第一个元素交换；重复此过程，直到所有元素排序完成。 ）：O(n)空间复杂度：O(1)稳定性：✅稳定5.优势原地排序、稳定对小规模或近似有序数据效率极高是希尔排序和快速排序（小数组优化）的基础四、希尔排序（ShellSort）1.核心思想插入排序的改进版。 通过引入“间隔（gap）”将数组分成多个子序列，先对子序列进行插入排序，逐步缩小gap，最终对整体做一次插入排序。也称为“缩小增量排序”。 /选择排序（效率太低）；插入排序常用于：快速排序的“小数组优化”（当子数组长度<10时切换为插入排序）；在线算法（数据流式到达）；希尔排序是早期高效排序代表，虽被快排/归并取代，但在嵌入式或无递归环境中仍有价值
6120编辑于 2026-04-19 - 来自专栏Cell的前端专栏
sort 排序
sort 使用#include<algorithm>头文件， sort（开始地址，结束地址，排序方式），其中第三参数可以没有，则默认为升序排序。 10 11 typedef struct node { int a; int b; double c; }note; 有一个 node 类型的数组 node arr[100]，想对它进行排序 =y.b) return x.b>y.b; return x.c>y.c; } sort() 函数是完全通用的，你可以用它来操作几乎任何数据集合，包括链表，容器和数组，数组类型可以是 int,char return a.b>b.b; return a.a<b.a; } int main(){ date a[3]={{5,56.5},{4,56.5},{8,85}}; sort
1.6K30编辑于 2022-02-24 - 来自专栏全栈程序员必看
js的sort排序方法_sort对象排序
sort() 方法用于对数组的元素进行排序,并返回数组。默认排序顺序是根据字符串Unicode码点。 语法：array.sort(fun)；参数fun可选。规定排序顺序。必须是函数。 注：如果调用该方法时没有使用参数，将按字母顺序对数组中的元素进行排序，说得更精确点，是按照字符编码的顺序进行排序。 简单点就是：比较函数两个参数a和b，返回a-b 升序，返回b-a 降序 //注：原数组发生改变 例： 1.不传参数，将不会按照数值大小排序，按照字符编码的顺序进行排序； var arr = ['General','Tom','Bob','John','Army']; var resArr = arr.sort(); console.log(resArr);//输出 ["Army // {id: 9} // {id: 10} 4.根据数组中的对象的多个属性值排序，多条件排序； var arr6 = [{id:10,age:2},{id:5,age:4},{id:6
3.4K30编辑于 2022-09-21 - 来自专栏全栈程序员必看
linux sort命令 排序,Linux sort排序方法
linux的sort命令，sort命令可以根据我们的需求完成从大到小或者从小到大的排序。 注意：sort是针对文件内容，以行为单位来排序。先看一下sort命令格式： sort [参数] file 参数详解： -b 会忽略每一行前面的所有空白部分，从第一个可见字符开始比较。 -o 将排序后的结果存入指定的文件。 -r 排序后的反序排列，不参与排序动作。 -s：禁止sort做”最后的排序”。 -t 指定排序时所用的栏位分隔字符。 300 May 2 python3 800 Jan 4 golong 800 Oct 1 Linux 1200 Mar vim排序 vim排序参数和sort排序参数是一样的，vim的排序也是在sort 第4列数据进行排序 1，12!sort -r -n -k4.1,5 从当前行以下20行按字母顺序排序 :.,+20!sort 从第一行开始，以第三列进行排序 :4,$!
6.5K40编辑于 2022-09-21 - 来自专栏机器学习原理
科学计算拓展排序 sort_index sort_values值计数value_countsgroupby分组apply聚合
前言：这里开始涉及到数据处理，例如给你几千行几千列的数据，对这些数据进行分类聚合 排序 sort_index sort_values 参数：ascending =False 倒序 axis =1 行索引 一般情况下对Series 值进行排序比较多 索引排序 ? image.png 值排序 参数 默认对列值进行排序，加上by=[" "],某一列 ascending =False倒序 ? image.png rank 参数：method=“first”，默认按列进行排序 值计数value_counts 对值进行出现的次数统计 groupby分组 返回一个可迭代对象， 每次迭代结果是一个元组 参数：某一列的索引 取某一列，按照某一列进行排序。
1K60发布于 2018-04-28 - 来自专栏学习
【数据结构&&计数排序】计数排序
非比较要求输入数据满足一定条件，或者对数据特征进行合理利用 常见的非比较排序算法包括 计数排序 通常适用于范围比较小的整数排序，通过统计每个元素的出现次数，然后将元素按顺序放入数组 桶排序 将数据放到若干个桶中 ，随后对每个桶进行排序，最后再将所有桶的数据进行合并 基数排序 通过将待排序数值按位数分组，逐位进行排序，通常配合计数排序实现 计数排序 计数排序是一种非比较的排序算法，适用于特定条件下的排序，尤其是当待排序的元素范围较小其重复元素较多的时候 即：若元素为x，则计数数组的第x位置加一。 4.计算位置：通过累加计数数组的数值，得到每个元素在已排序数组中的最终位置。 5.排序输出，根据计数数组生成的已排序数组，遍历计数数组，按次数将对应的元素输出到结果数组中 计数排序的时间复杂度O（n+k），其中n是待排序元素的数量，k是计数数组的大小。 代码 public class CountSort { public static void sort(int[] array) { int minVal = array[0];
59410编辑于 2024-12-24 - 来自专栏常用算法专栏
【数据结构面试】 计数排序（Counting Sort）Java实现（2026最新）：时间复杂度、空间复杂度与稳定性全解析
计数排序的真正价值在于它打破了“所有排序都必须比较”的思维定式。 第二章：核心思想与数学推演2.1算法原理计数排序适用于排序非负整数，且这些整数的最大值k不是特别大的情况。其核心步骤分为三步：计数（Counting）创建一个大小为k+1的计数数组count[]。 作为基数排序的子程序：基数排序通过多次调用计数排序来处理多位数，是其最重要的应用。需要稳定线性排序的特定场合。 如果输入包含负数*/publicstaticint[]sort(int[]arr){if(arr==null||arr.length<=1){returnarr==null? 结语计数排序是一个典型的“特化”算法。它放弃了通用性，换来了在特定领域内的极致性能。理解计数排序，不仅是掌握一种排序技巧，更是学习如何根据问题的具体约束来设计最优解。
5920编辑于 2026-04-19 - 来自专栏机器学习、深度学习
人群计数--Switching Convolutional Neural Network for Crowd Counting
Switching Convolutional Neural Network for Crowd Counting CVPR2017 https://github.com/val-iisc /crowd-counting-scnn 针对人群密度估计问题提出了一个 Switch-CNN网络，大的思路就是根据图像块的内容信息来选择合适的CNN网络进行人群密度估计 首先将图像分成3*3= UCSD crowd-counting dataset WorldExpo’10 dataset ? ?
2.4K70发布于 2018-01-03 - 来自专栏全栈程序员必看
Java—Sort排序
Java中Sort排序是非常常用的方法，这一章我们主要来认识一下Sort的用法和相关的实现。 一、数组Sort排序 升序排序，直接使用Arrays.Sort方法，例如： int[] array = {10, 3, 6, 1, 4, 5, 9}; //正序排序 Arrays.sort(array) , 1, 4, 5, 9)); Collections.sort(list); System.out.println("集合正序排序："); for (Integer num : list) { = Collections.reverseOrder(); Collections.sort(list, reverseComparator); System.out.println("集合倒叙排序： "); for (Integer num : list) { System.out.println(num); } 返回： 集合倒叙排序： 10 9 6 5 4 3 1 三、集合Sort排序—自定义对象
1.2K30编辑于 2022-09-14 - 来自专栏星汉技术
排序（Sort） 原
排序（Sort） 1、概述 排序是计算机程序设计中的一种重要操作。如果数据能够根据某种规则排序，就能大大挺高数据处理的算法效率。 2．希尔排序（Shell Sort） 希尔排序是插入排序的一种，因D.L.Shell于1959年提出而得名。 ②稳定性 冒泡排序是就地排序，且它是稳定的。 2．快速排序（Quick Sort） 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。 ②稳定性 直接选择排序是一个就地排序，并且是不稳定的。 2．堆排序（Heap Sort） 堆排序是利用完全二叉树进行排序的方法。 5、归并排序（Merge Sort） 归并排序是将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。
1.3K20发布于 2019-03-12 - 来自专栏hotarugaliの技术分享
计数排序
简介 计数排序属于非比较排序算法类，故其时间复杂度不受比较排序算法时间复杂度下界的限制，可以达到 。其中， 为待排序序列的排序关键字的最大范围。 计数排序是稳定的、非原址的。 2. 思想 计数排序假设 个输入元素中的每一个的排序关键字都是在 0 到 区间（左闭右开）内的一个整数。 // 将已排好序的 B 数组拷贝给 A 数组 A = B } 3.2 模板 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #ifndef _COUNTING _ #define _COUNTING_ #define ll int #define MAXN 100005 // 计数排序 template < typename T > struct Counting { ll C[MAXN]; T B[MAXN]; Counting() {} // 计数排序（关键字的值属于区间 [0,n)） //（关键字数组不会改变
2.4K10编辑于 2022-03-01 - 来自专栏数据结构与算法
计数排序
算法思想 编辑 计数排序对输入的数据有附加的限制条件： 1、输入的线性表的元素属于有限偏序集S； 2、设输入的线性表的长度为n，|S|=k（表示集合S中元素的总数目为k），则k=O(n)。 在这两个条件下，计数排序的复杂性为O(n)。 计数排序的基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元素x，确定该序列中值小于x的元素的个数（此处并非比较各元素的大小，而是通过对元素值的计数和计数值的累加来确定）。
1.4K100发布于 2018-04-12 - 来自专栏JavaEE
排序算法 --- 计数排序
前面说的那些排序算法，都是要通过比较来实现的。排序还能不通过比较来实现？是的，计数排序就是这么神奇。 一、排序思想 创建一个计数数组，利用数组下标来表示该元素，用数组下标对应的值来表示元素出现的次数。 然后遍历计数数组即可。比如下标为5，元素值为2，表示5出现两次，连续写两次5即可。 这样一来，就将计数排序变成稳定的了。 3. 计数排序的缺点： 从上面的分析可以知道，计数排序适合分布比较集中的数据，即最大值和最小值相差不多，如果相差特别多，就会很耗费空间。 对count数组进行变形，让计数排序变成稳定的 for (int i=1; i<count.length; i++) { count[i] += count[i-1];
87021发布于 2020-10-10 - 来自专栏C++打怪之路
排序8: 计数排序
排序思想 2. 图解 3. 代码实现 3.1 逻辑 4. 特性总结 ---- 1. 排序思想 计数排序又称为鸽巢原理，是对哈希直接定址法的变形应用。 操作步骤： 1. 我们统计完所有数字出现的次数之后，根据次数将数字填入到原数组中，就完成了排序。 这种数字对应下标的叫做绝对映射。 b、计数：然后开始重新遍历一遍计数，我们遍历一遍原数组，每次取到的数字就是新开辟的数组的下标，这里因为我们为了取到相对位置，需要将取到的数组减去 min 我们++即可。 c、排序（将统计好的数字放到数组）：我们遍历一遍排好的数组，次数大于1的数字（这里取到的数字需要重新加上min）按次数放到原数组中。 计数排序在数据范围集中时，效率很高，但是适用范围及场景有限。 2. 时间复杂度： O(MAX(N, 范围 )) 3.
48220编辑于 2023-03-31
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