基数排序
“基数排序”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“基数排序”问题是排序部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化基数排序的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读基数排序的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
编写一个函数 radix_sort(arr)，使用基数排序算法（使用计数排序作为稳定排序子例程）对非负整数列表 arr 进行排序，并返回排序后的列表。
- •0 <= len(arr) <= 1000
- •0 <= arr[i] <= 10^6
示例
arr = [170, 45, 75, 90, 802, 24, 2, 66]
[2, 24, 45, 66, 75, 90, 170, 802]
Sorting is performed digit by digit from least significant digit (LSD) to most significant digit (MSD).
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
def counting_sort_for_radix(arr, exp):
n = len(arr)
output = [0] * n
count = [0] * 10
for i in range(n):
index = arr[i] // exp
count[index % 10] += 1
for i in range(1, 10):
count[i] += count[i - 1]
i = n - 1
while i >= 0:
index = arr[i] // exp
output[count[index % 10] - 1] = arr[i]
count[index % 10] -= 1
i -= 1
for i in range(n):
arr[i] = output[i]
def radix_sort_opt(arr):
if not arr: return arr
max1 = max(arr)
exp = 1
while max1 // exp > 0:
counting_sort_for_radix(arr, exp)
exp *= 10
return arr暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
def radix_sort_brute(arr):
return radix_sort_opt(arr)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Sorting data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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