What is the best way to solve Counting Sort?

The optimized O(n) approach using Sorting patterns is generally preferred.

DSA 섹션쉬움

계산 정렬

'계산 정렬' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

쉬움

Counting Sort 알고리즘을 사용하여 음수가 아닌 정수 목록 arr을 정렬하는 함수 counting_sort(arr)을 작성하세요. 요소가 작은 범위 [0, k]의 정수라고 가정할 수 있습니다. 함수는 정렬된 목록을 반환해야 합니다.

제약

•0 <= len(arr) <= 10^4
•0 <= arr[i] <= 1000

예

Example 1

Input

arr = [4, 2, 2, 8, 3, 3, 1]

Output

[1, 2, 2, 3, 3, 4, 8]

Explanation

Frequencies of each element are counted, and cumulative counts are used to place elements in the sorted output array.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 정렬 관련 데이터 구조를 사용해 보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.

편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

정렬 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

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

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

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 res