Counting Sort
Detailed guide and Python implementation for the 'Counting Sort' problem.
1. 学ぶ
The 'Counting Sort' problem is a key challenge in the Sorting section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Counting Sort.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Counting Sort carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Write a function counting_sort(arr) that sorts a list of non-negative integers arr using the Counting Sort algorithm. You may assume that the elements are integers in a small range [0, k]. The function should return the sorted list.
- •0 <= len(arr) <= 10^4
- •0 <= arr[i] <= 1000
例
arr = [4, 2, 2, 8, 3, 3, 1]
[1, 2, 2, 3, 3, 4, 8]
Frequencies of each element are counted, and cumulative counts are used to place elements in the sorted output array.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def counting_sort_opt(arr):
if not arr: return arr
max_val = max(arr)
min_val = min(arr)
range_of_elements = max_val - min_val + 1
count = [0] * range_of_elements
output = [0] * len(arr)
for i in range(len(arr)):
count[arr[i] - min_val] += 1
for i in range(1, len(count)):
count[i] += count[i - 1]
for i in range(len(arr) - 1, -1, -1):
output[count[arr[i] - min_val] - 1] = arr[i]
count[arr[i] - min_val] -= 1
return outputブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def counting_sort_brute(arr):
if not arr: return arr
max_val = max(arr)
count = [0] * (max_val + 1)
for x in arr:
count[x] += 1
res = []
for i in range(len(count)):
res.extend([i] * count[i])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Sorting data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Sorting problem properties apply.
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