这种排序算法有名字吗？ （选择和合并之间的交叉）

Question

我只想到了一种有趣的方法来进行排序。我敢肯定以前有人想过它，但我从未见过它。它分两步进行：

1 - 遍历输入列表，将有序（不一定是连续）的项目序列拉出到箱子中。为每个传递创建一个bin，直到列表为空。

2 - 使用标准合并（重复选择最低的第一个元素）将已排序的二元合并回来

这是我用Python制作的原型。下面的输出可能更有启发性。

items = len(unsorted)
sortedBins = []
# Pull out bins of sorted numbers, until the unsorted list is depleted:
while( len(unsorted) > 0 ):
  print "Unsorted list: " + `unsorted`
  highest = float("-inf")
  newBin = []

  i = 0
  while( i < len(unsorted) ):
    # Find items in unsorted list that are in order, pop them out:
    if( unsorted[i] >= highest ):
      highest = unsorted[i]
      newBin.append( unsorted.pop(i) )
    i=i+1

  sortedBins.append(newBin)
  print "bin[%i]: "%(len(sortedBins)-1) + `newBin`
  print

# Merge all of the sorted bins together:
sorted = []
while( len(sorted) < items ):
  lowBin = 0
  for j in range( 0, len(sortedBins) ):
    if( sortedBins[j][0] < sortedBins[lowBin][0] ):
      lowBin = j
  print "lowBin: %i: %i" % (lowBin, sortedBins[lowBin][0])
  sorted.append( sortedBins[lowBin].pop(0) )
  if( len(sortedBins[lowBin]) == 0 ):
    del sortedBins[lowBin]

print "sorted:" + `sorted`

如果我不疯狂，那么最坏的情况（一个完全颠倒的列表）似乎需要 n（n + 1）时间（即n（n + 1）/ 2每个循环）。最好的情况（已经排序的列表）需要 2 * n 时间。

编辑：它现在运行，所以停止抱怨。这是输出，它进一步说明了它的工作原理：

Unsorted list: [1, 4, 3, 8, 3, 7, 9, 4, 8, 9, 3]
bin[0]: [1, 3, 3, 9, 9]

Unsorted list: [4, 8, 7, 4, 8, 3]
bin[1]: [4, 7, 8]

Unsorted list: [8, 4, 3]
bin[2]: [8]

Unsorted list: [4, 3]
bin[3]: [4]

Unsorted list: [3]
bin[4]: [3]

lowBin: 0: 1
lowBin: 0: 3
lowBin: 0: 3
lowBin: 4: 3
lowBin: 1: 4
lowBin: 3: 4
lowBin: 1: 7
lowBin: 1: 8
lowBin: 1: 8
lowBin: 0: 9
lowBin: 0: 9
sorted:[1, 3, 3, 3, 4, 4, 7, 8, 8, 9, 9]

Answer 1

我相信您正在查看 strand sort ，这是一个修改后的merge sort，可以通过查找和删除原始数组中增加值的“链”来实现，然后将所有股线合并在一起。如果输入序列已经排序，它具有最佳情况运行时O（n），并且O（n ² ）的平均和最差情况运行时间都是，因为算法可能必须进行n次传递在数组上，每次只拉出一个元素。

所以，之前已经发现了这种排序算法，但是你最好只使用标准的合并排序，因为性能要好得多。

希望这有帮助！

Answer 2

看起来像一个选择排序，其优化启发式从最后选择的索引开始，而不是从头开始，然后在“合并”序列中弥补其成本。你是对的，它是一个O（n ^ 2）算法。它最好用大多数排序（按降序排列）列表，但我无法想象它的平均性能比仅仅选择排序更好的情况，所以我怀疑之前是否有人制作/命名了这个算法。 / p>

Answer 3

也许其他人建议有一些小错误，我能够遵循你的逻辑。我仍然称它为合并排序，修改了分区策略。

Answer 4

看起来像一个倒排的垃圾桶。您不是按顺序放置存储桶然后将元素放入其中然后对它们进行排序，而是寻找“免费”排序存储桶（除了进行比较以确定它们的排序成本是否与实际排序值相同，因此它不是实际上对随机数据采用任何方式“免费”，然后按顺序放置已排序的存储桶。

在随机数据上，这个算法通常会产生很多不止一个项目的桶，在这种情况下，它谴责在开始时有一个无用且昂贵的循环，然后在第二个循环中进行标准排序。