我想知道是否有一种比quicksort / mergesort更快的方式来排序这样的数组。
最大数组长度为10 ^ 6。 单词的长度为＆gt; = 10且＆lt; = 100，单词可以包含a-z和空格（总共27个不同的字符）。 字符中的字符不是唯一的（它们可以重复）。 数组中的所有单词都相同。
答案 0 :(得分：7)
您可以将所有字词放在trie（或radix tree）中，然后以DFS顺序打印，从每个级别的“较小”词典字母开始在DFS。
此解决方案为O(n* |S|)，其中|S|是字符串的平均长度。
简单示例：
让字符串集为[ac,ab,aca]：
由此产生的特里将是：
a
/ \
/ \
b c
| / \
$ $ a
|
$
和DFS（更喜欢字典缩写字符）：DFS将从a开始，转到b，然后到结束标志（$）并将首先打印ab，然后返回a，然后转到c，然后转到下一个$，并打印ac，然后在{{旁边1}}及其a并将打印$，从而导致打印：
aca被驱逐。
答案 1 :(得分：1)
任何基于比较的排序的下限是O（nlog（n））。您不能使用任何基于比较元素的排序算法，这些算法在低于此限制的最坏情况下运行。
合并排序和堆排序的最坏情况是运行时间为O（nlog（n））... 快速排序的最坏情况是运行时间为O（n ^ 2），但平均运行时间为O（n ^ log（n））。
值得一提的是，尽管快速排序的运行时间最短，为O（N ^ 2），但由于运行时间较短（如heaps（n）（n）（n）运行时间），因此它有时会因其他算法而失败。在当前机器架构上有效执行的常数因素和适用性。
线性排序算法，允许在非比较基础上以线性时间O（n）对整数（但不仅限于它们）进行排序（例如：计数排序，桶排序和基数排序）
MSD基数排序可以使用字典的数字顺序（在本例中为字符）和从左到右对字符串进行排序。
它首先使用最左边的字符使用另一个线性排序算法（比如桶排序）对所有字符串进行排序，然后使用左边的字符再次对它们进行排序，依此类推，直到它们按最右边的字符排序。 最后，数组将完全排序。
该算法将具有O（k * N）的运行时间，其中N是元素的数量，并且k是平均密钥长度（在这种情况下，字长度将> = 10＆amp;＆amp;＆lt; ; = 100）
答案 2 :(得分：1)
好吧，我已经阅读了（并且已经投票）关于基数排序和基数特里的答案，非常有用。
但是，
在基数排序的情况下 - 您需要进行91次N个元素的传递，因此它将 91 * N 。我不是在谈论额外的空间
在mergesort的情况下，你有 N * log N 比较，并且由于log N = log 1000000~20，你得到 20 * N 比较。
哪一个更快？ :) 或者我可能在某个地方弄错了？
答案 3 :(得分：0)
可以计算ascii值，因此基本上这是一个整数排序。基于比较的排序例程最多可以获得O（n lg n） - 合并排序（创建另外两个大小为n / 2的数组所需的额外空间）或最坏的O（n ^ 2）（插入排序，快速排序，但是他们没有额外的空间复杂性）。这些渐近地比线性排序算法慢。我建议查看CLRS（http://www.amazon.com/Introduction-Algorithms-Thomas-H-Cormen/dp/0262033844）。关于线性时间排序的章节。在这种情况下，O（n）可能是你能做的最好的。此外，这篇文章可能有所帮助。 Sorting in linear time?
答案 4 :(得分：0)
为什么不是每三个字符的分布排序：需要19683（27 * 27 * 27）个元素的计数存储，这应该是可行的，然后最多需要34次传递。
但很快，每个键的子列表（三个字符的倍数）将足够短，以便对字符串的剩余部分使用插入排序或类似。 1.000.000 /（27 ^ 3）约为50
如果它们具有共同的长前缀，则相同的机制可以用于较长的密钥，即前30个字符将仅在20或30个子列表中划分列表。那么你不是把数字表示为数字，而是将它们表示为字符串，并将它们存储在一个字典中，这个速度较慢，但是需要较少的传递，也可能是较少的内存。此外，还需要N * log（M）查找，其中M是binairy树中不同键的数量，但散列也是可能的。