一种O(n)时间复杂度的计数排序算法和Top N热词算法
排序算法是研究非常广泛且超级经典的算法,主流排序算法的时间复杂度基本都在O(nlogn)。
今天就介绍一种以hash表为基础的,时间复杂度能够达到O(n)的排序算法——计数排序;
同时基于它的思想,完成时间复杂度同样为O(n)的求Top N热词的小功能应用。
算法思想
01 n个数据需要排序,就把数据映射到 [0, n-1] ,然后用 int 数组 id2num [n] 完成 “编号 to 出现次数的映射 ”;
简单来说,对于正整数数据,先找到最大值maxData,那么可以直接创建 int data2num [ maxData+1 ]的数组,这样 data2num[i] 就是数据 i 的出现次数。
映射和统计出现次数都只需要遍历一遍,时间复杂度均为 O(n)。
02 因为已经完成了data2num的映射,索引是数据,且索引int值的大小顺序与数据的大小顺序一致,所以直接输出即可完成排序;
例如原始数据为[1,3,9, 5,7,9],则data2num数组中索引为[1,3,5,7]的值都是1,data2num[9] = 2,索引为剩下的[0,2,4,6,8]的值都是0;
递增排序结果:
我们直接顺序遍历data2num数组,对每个值data2num[i],输出data2num[i]个 i 即可。样例的输出就是:[1,3,5,7,9,9]
递减排序结果:
我们直接逆序遍历data2num数组,做同样的操作。样例的输出就是:[9,9,7,5,3,1]
03 显而易见,这种算法适合处理重复值很多的序列,那么它的最佳应用就是求Top N热词。
因为Top N热词就是出现次数最多的前N个词,那么我们只需要建立num2string的链表数组即可;
这样,num2string[i] 就表示存储了所有出现 i 次的热词string的链表,逆序输出 N 个词就完成了这个任务。
C++代码
#include<iostream>
#include<vector>
#include<unordered_map> using namespace std; // 计数排序,通过记录所有元素出现的次数来实现O(n)的排序算法
// 以最简单的正整数数据为例:
vector<int> JiShuSort(vector<int>&a, bool asc=true) {
int n = a.size(), maxData = 0; //找到最大元素(每个元素都是正整数)
for (int i = 0; i < n; i++) {
maxData = max(maxData, a[i]);
} // 数据都是正整数,最多有从1到maxData共maxData种数据,所以空间只用开辟这么大
vector<int>data2num(maxData + 1, 0);
// 记录所有数据出现的次数,进行从maxData种数据到出现次数num的映射 data to num
for (int i = 0; i < n; i++) {
data2num[a[i]]++;
} // 获得排序结果
vector<int> ans;
if (asc) { //递增顺序就从前向后遍历
for (int i = 1; i <= maxData; i++) {
for (int j = 0; j < data2num[i]; j++) {
ans.push_back(i);
}
}
}
else { //递减顺序就从后向前遍历
for (int i = maxData; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < data2num[i]; j++) {
ans.push_back(i);
}
}
}
return ans;
} // 打印n个字符串中出现次数最多的前N个字符串,TOP N 热词算法
// n个字符串共有cnt种不同的字符串
// 时间复杂度O(3*n + 2*cnt + N) = O(n)
void PrintTopN(vector<string>& a, int N) {
cout << "-----------the Top " << N << " hot words is belowe--------------\n";
unordered_map<string, int> string2id; //hash表对新key值的默认value值为0
int n = a.size(), cnt = 0;
// 对cnt个不同的字符串进行hash映射,映射到[1,cnt]
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (string2id[a[i]] == 0)string2id[a[i]] = ++cnt;
}
// 进行id到string的反向映射
vector<string>id2string(cnt + 1);
for (int i = 0; i < n; i++) {
id2string[string2id[a[i]]] = a[i];
} // 记录cnt个字符串出现的次数,第i个字符串出现num[i-1]次
vector<int>id2num(cnt + 1);
for (int i = 0; i < n; i++) {
id2num[string2id[a[i]]]++;
}
// 找到最大出现次数
int maxNum = 0;
for (int i = 1; i <= cnt; i++)
maxNum = max(maxNum, id2num[i]); // 记录每个出现次数对应的字符串id
vector<vector<int>>num2id(maxNum + 1, vector<int>());
for (int i = 1; i <= cnt; i++) {
num2id[id2num[i]].push_back(i);
} // 逆序打印top N
for (int i = maxNum; i > 0; i--) {
for (int x : num2id[i]) {
if (N-- == 0)return;
cout << id2string[x] << '\n';
}
}
} int main() {
string a[11] = { "one","two","three","four","five","six","steven","eight","nine","ten","eleven" };
vector<string> strData;
vector<int> intData;
// 让strData中是1个“one”,2个“two”,..., 11个“eleven”
// 让intData中是1个1,2个2,...,11个11
for (int i = 0; i < 11; i++) {
for (int j = 0; j <= i; j++) {
strData.push_back(a[i]);
intData.push_back(i + 1);
}
}
// 获得intData的递减排序结果
vector<int> ans = JiShuSort(intData, false);
cout << "---------------下面是intData递减排序后的数据---------------\n";
for (int x:ans) {
cout << x << '\n';
}
// 获得intData的递增排序结果,asc默认是true
ans = JiShuSort(intData);
cout << "---------------下面是intData递增排序后的数据---------------\n";
for (int x : ans) {
cout << x << '\n';
}
//打印strData中的top 10 热词
PrintTopN(strData, 10);
return 0;
}
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