バケットソートアルゴリズム(Java, Python、C/C++ コード例
バケットソートとは何ですか?
バケット ソート (ビン ソートとも呼ばれます) は、ソートされていない配列を入力として受け入れ、結果としてソートされた配列を生成する比較ソート方法です。 この方法は、要素を複数のバケットに分散し、挿入ソートなどのソート アルゴリズムによって各バケットを個別にソートすることで機能します。 次に、すべてのバケットがマージされて、ソートされた配列が形成されます。
バケット ソートは、要素が次のような場合によく使用されます。
- 浮動小数点値
- 範囲全体に均一に分布
バケットソートの時間計算量は、使用されるバケットの数と入力分布の均一性に依存します。 シェルソート、マージソート、ヒープソート、および クイックソート 最良ケースの時間計算量は O(n*logn) ですが、バケット ソート アルゴリズムでは線形時間計算量または O(n) で同じことが達成できます。
バケットソートは、スキャッターギャザーアプローチに従います。このアプローチを適用すると、要素は対応するバケットに分散され、バケット内でソートされ、最終ステップとしてソートされた配列を形成するために集められます。このスキャッターギャザーアプローチについては、次のセクションで説明します。
スキャッター・ギャザリング・アプローチ
大規模で複雑な問題は、解決が難しい場合があります。分散収集アプローチでは、データ セット全体をクラスターに分割して、このような問題を解決します。次に、各クラスターを個別に処理し、すべてをまとめて最終的な答えを出します。
バケット ソート アルゴリズムがスキャッター ギャザー メソッドを実装する方法は次のとおりです。
バケットソートの仕組み
バケットソートの基本的な動作原理は次のとおりです。
- 空のバケットのセットが作成されます。 異なるポリシーに基づいて、バケットの数は異なる場合があります。
- 入力配列から、各要素を対応するバケットに入れます。
- それらのバケットを個別に並べ替えます。
- ソートされたバケットを連結して、単一の出力配列を作成します。
詳細な作業手順については、次のセクションで説明します。
擬似コード
Start Create N empty buckets For each array element: Calculate bucket index Put that element into the corresponding bucket For each bucket: Sort elements within each bucket Merge all the elements from each bucket Output the sorted array End
方法 1: 浮動小数点のバケット ソート アルゴリズム Numbers
0.0 から 1.0 までの範囲内の浮動小数点数のバケット ソート アルゴリズム:
ステップ1) 最初のバケットに [10, 0.0) の範囲内の数値が含まれるように 0.1 個の空のバケットを作成します。次に、0.1 番目のバケットに [0.2, XNUMX) の範囲内の数値が含まれるようにします。
ステップ2) 各配列要素について:
-
a. 次の式を使用してバケット インデックスを計算します。
バケットインデックス = no_of_buckets *array_element
-
b. 要素をバケット[bucket_index]に挿入します
ステップ3) 挿入ソートを使用して各バケットを個別にソートします。
ステップ4) すべてのバケットを単一の配列に連結します。
バケットソートの例を見てみましょう。この例では、バケットソートアルゴリズムを使用して次の配列をソートします。
ステップ1) まず、10 個の空のバケットを作成します。最初のバケットには [0.0, 0.1) の間の数字が含まれ、0.1 番目のバケットには [0.2, XNUMX) の間の数字が含まれます。
ステップ2) 配列要素ごとにバケット インデックスを計算し、要素をそのバケットに配置します。
バケット インデックスは、次の式を使用して計算できます。
bucket_index= no_of_buckets*array_element
バケットインデックスの計算:
a)0.78
Bucket_index = no_of_buckets*array_element
= 10 * 0.78
= 7.8
したがって、要素 0.78 はバケット[floor(7.8)] またはバケット[7] に格納されます。
b)0.17
bucket_index = no_of_buckets * 配列要素
= 10 * 0.17
= 1.7
配列要素 0.17 は、bucket[floor(1.7)] または Bucket[1] に格納されます。
c)の0.39
bucket_index = no_of_buckets * 配列要素
= 10 * 0.39
= 3.9
0.39 はバケット[フロア(3.9)]またはバケット[3]に保存されます。
すべての配列要素を反復処理した後、バケットは次のようになります。
ステップ3) 次に、各バケットは挿入ソートを使用してソートされます。ソート操作後の出力は次のようになります。
ステップ4) 最後のステップでは、バケットが単一の配列に連結されます。 その配列は、入力のソート結果になります。
各バケットは出力配列に連結されます。 たとえば、XNUMX 番目のバケット要素を連結すると次のようになります。
最後のバケット要素の連結は次のようになります。
連結後の結果の配列は、目的のソートされた配列になります。
C言語でのバケットソートプログラム/C++
入力:
//Bucket Sort Program in C/C++
//For not having integer parts
#include <bits/stdc++.h>
#define BUCKET_SIZE 10
using namespace std;
void bucketSort(float input[], int array_size)
{
vector <float>bucket[BUCKET_SIZE];
for (int i = 0; i < array_size; i++) {
int index = BUCKET_SIZE*input[i];
bucket[index].push_back(input[i]);
}
for (int i = 0; i < BUCKET_SIZE; i++)
sort(bucket[i].begin(), bucket[i].end());
int out_index = 0;
for (int i = 0; i < BUCKET_SIZE; i++)
for (int j = 0; j < bucket[i].size(); j++)
input[out_index++] = bucket[i][j];
}
int main()
{
float input[]={0.78,0.17,0.39,0.26,0.72,0.94,0.21,0.12,0.23,0.69};
int array_size = sizeof(input)/sizeof(input[0]);
bucketSort(input, array_size);
cout <<"Sorted Output: \n";
for (int i = 0; i< array_size; i++)
cout<<input[i]<<" ";
return 0;
}
出力:
Sorted Output: 0.12 0.17 0.21 0.23 0.26 0.39 0.69 0.72 0.78 0.94
バケットソートプログラム Python
入力:
# Bucket Sort Program in Python
# For not having integer parts
def bucketSort(input):
output = []
bucket_size = 10
for bucket in range(bucket_size):
output.append([])
for element in input:
index = int(bucket_size * element)
output[index].append(element)
for bucket in range(bucket_size):
output[bucket] = sorted(output[bucket])
out_index = 0
for bucket in range(bucket_size):
for element in range(len(output[bucket])):
input[out_index] = output[bucket][element]
out_index += 1
return input
input = [0.78, 0.17, 0.39, 0.26, 0.72, 0.94, 0.21, 0.12, 0.23, 0.69]
print("Sorted Output:")
print(bucketSort(input))
出力:
Sorted Output: [0.12, 0.17, 0.21, 0.23, 0.26, 0.39, 0.69, 0.72, 0.78, 0.94]
バケットソート Java
入力:
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class BucketSort {
private static final int BUCKET_SIZE = 10;
public static void bucketSort(float[] input, int arraySize) {
List <
Float >
[] bucket = new ArrayList[BUCKET_SIZE];
for (int i = 0; i < arraySize; i++) {
int index = (int)(BUCKET_SIZE * input[i]);
if (bucket[index] == null) {
bucket[index] = new ArrayList < >
();
}
bucket[index].add(input[i]);
}
for (int i = 0; i < BUCKET_SIZE; i++) {
if (bucket[i] != null) {
Collections.sort(bucket[i]);
}
}
int outIndex = 0;
for (int i = 0; i < BUCKET_SIZE; i++) {
if (bucket[i] != null) {
for (float value: bucket[i]) {
input[outIndex++] = value;
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
float[] input = {0.78f,0.17f,0.39f,0.26f,0.72f,0.94f,0.21f,0.12f,0.23f,0.69f};
int arraySize = input.length;
bucketSort(input, arraySize);
System.out.println("Sorted Output:");
for (int i = 0; i < arraySize; i++) {
System.out.print(input[i]+" ");
}
}
}
出力:
Sorted Output: 0.12 0.17 0.21 0.23 0.26 0.39 0.69 0.72 0.78 0.94
方法 2: 整数要素のバケット ソート アルゴリズム
[0.0, 1.0]の範囲を超える数値を含む入力に対するバケットソートアルゴリズムは、以前のものとは少し異なります。 アルゴリズム。 この場合に必要な手順は次のとおりです。
ステップ1) 最大要素と最小要素を見つけます。
ステップ2) バケットの数 n を選択し、それらのバケットを空として初期化します。
ステップ3) 次の式を使用して、各バケットの範囲またはスパンを計算します。
span = (maximum - minimum)/n
ステップ4) 各配列要素について:
-
1.バケットインデックスを計算します。
bucket_index = (element - minimum)/span-
2.バケット[bucket_index]に要素を挿入します。
ステップ5) 挿入ソートを使用して各バケットをソートします。
ステップ6) すべてのバケットを単一の配列に連結します。
このバケットソートアルゴリズムの例を見てみましょう。この例では、バケットソートアルゴリズムを使用して次の配列をソートします。
ステップ1) 最初のステップでは、指定された配列の最大要素と最小要素を見つける必要があります。 この例では、最大値は 24、最小値は 1 です。
ステップ2) ここで、空のバケットの数 n を選択する必要があります。 この例では、5 つのバケットを使用します。 次に、それらを空として初期化します。
ステップ3) 各バケットのスパンは次の式で計算する必要があります。
span = (maximum-minimum)/n = (24-1)/5 = 4;
したがって、最初のバケットには [0, 5) の範囲内の数字が含まれ、5 番目のバケットには [10, XNUMX) の範囲内の数字が含まれます。
ステップ4) 配列要素ごとにバケット インデックスを計算し、要素をそのバケットに配置します。 バケット インデックスは、次の式を使用して計算できます。
bucket_index = (element - minimum)/span
バケットインデックスの計算:
-
a) 11bucket_index = (要素 – 最小値)/スパン
=(11-1)/ 4
=2
したがって、要素 11 はバケット [2] に格納されます。
-
b)9
bucket_index = (要素 – 最小値)/スパン
=(9-1)/ 4
=2
注意: 9 は、bucket[1] の境界要素であるため、前の要素と同じバケットに追加するのではなく、bucket[1] に追加する必要があります。
各要素に対して操作を実行すると、バケットは次のようになります。
ステップ5) ここで、各バケットは挿入ソートを使用してソートされます。 仕分け後のバケツ
ステップ6) 最後のステップでは、バケットが単一の配列に連結されます。 それ 配列 入力のソート結果になります。
C言語でのバケットソートプログラム/C++
入力:
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
void bucketSort(vector < double > & input, int No_Of_Buckets)
{
double max_value = * max_element(input.begin(), input.end());
double min_value = * min_element(input.begin(), input.end());
double span = (max_value - min_value) / No_Of_Buckets;
vector<vector <double>>
output;
for (int i = 0; i < No_Of_Buckets; i++)
output.push_back(vector <double>
());
for (int i = 0; i < input.size(); i++)
{
double difference = (input[i] - min_value) / span
-
int((input[i] - min_value) / span);
if (difference == 0 && input[i] != min_value)
output[int((input[i] - min_value) / span) - 1]
.push_back(input[i]);
else
output[int((input[i] - min_value) / span)].push_back(
input[i]);
}
for (int i = 0; i < output.size(); i++)
{
if (!output[i].empty())
sort(output[i].begin(), output[i].end());
}
int index = 0;
for (vector <double> & bucket: output)
{
if (!bucket.empty())
{
for (double i: bucket)
{
input[index] = i;
index++;
}
}
}
}
int main()
{
vector <double>
input ={11,9,21,8,17,19,13,1,24,12
};
int No_Of_Buckets = 5;
bucketSort(input, No_Of_Buckets);
cout<<
"Sorted Output:";
for (int i; i < input.size(); i++)
cout <<input[i]<<" ";
return 0;
}
出力:
Sorted Output:1 8 9 11 12 13 17 19 21 24
バケットソートプログラム Python
入力:
def bucketSort(input, No_Of_Buckets):
max_element = max(input)
min_element = min(input)
span = (max_element - min_element) / No_Of_Buckets
output = []
for bucket in range(No_Of_Buckets):
output.append([])
for element in range(len(input)):
diff = (input[element] - min_element) / span - int(
(input[element] - min_element) / span
)
if diff == 0 and input[element] != min_element:
output[int((input[element] - min_element) / span) - 1].append(
input[element]
)
else:
output[int((input[element] - min_element) / span)].append(input[element])
for bucket in range(len(output)):
if len(output[bucket]) != 0:
output[bucket].sort()
index = 0
for bucket in output:
if bucket:
for element in bucket:
input[index] = element
index = index + 1
input = [11, 9, 21, 8, 17, 19, 13, 1, 24, 12]
No_Of_Buckets = 5
bucketSort(input, No_Of_Buckets)
print("Sorted Output:\n", input)
出力:
Sorted Output: [1, 8, 9, 11, 12, 13, 17, 19, 21, 24]
バケットソート Java
入力:
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class BucketSort {
public static void bucketSort(List < Double > input, int No_Of_Buckets) {
double max_value = Collections.max(input);
double min_value = Collections.min(input);
double span =(max_value - min_value) / No_Of_Buckets;
List <
List <
Double > >
output = new ArrayList < >
();
for (int i = 0; i < No_Of_Buckets; i++) {
output.add(new ArrayList < >
());
}
for (Double value: input) {
double difference = (value - min_value) / span - ((value - min_value) / span);
if (difference == 0 && value != min_value) {
output.get((int)((value - min_value) / span) - 1).add(value);
} else {
output.get((int)((value - min_value) / span)).add(value);
}
}
for (List <Double> bucket: output) {
if (!bucket.isEmpty()) {
Collections.sort(bucket);
}
}
int index = 0;
for (List <Double> bucket: output) {
if (!bucket.isEmpty()) {
for (Double value: bucket) {
input.set(index,value);
index++;
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
List <Double>
input = new ArrayList <>
();
input.add(11.0);
input.add(9.0);
input.add(21.0);
input.add(8.0);
input.add(17.0);
input.add(19.0);
input.add(13.0);
input.add(1.0);
input.add(24.0);
input.add(12.0);
int No_Of_Buckets = 5;
bucketSort(input, No_Of_Buckets);
System.out.println("Sorted Output:");
for (Double value: input) {
System.out.print(value + " ");
}
}
}
出力:
Sorted Output: 1.0 8.0 9.0 11.0 12.0 13.0 17.0 19.0 21.0 24.0
長所と短所
| メリット | デメリット |
|---|---|
| より高速な計算を実行する | 他のアルゴリズムに比べて多くのスペースを消費する |
| 外部ソート方法として使用できます | データが均一に分散されていない場合、パフォーマンスが低下します |
| バケットは個別に処理可能 |
バケットソートの複雑性分析
バケットソートの時間計算量
- 最良のケースの複雑さ:すべての配列要素が均一に分散され、事前にソートされている場合、要素を対応するバケットに分散するには O(n) 時間がかかります。 次に、次を使用して各バケットを並べ替えます 挿入ソート コストはO(k)になります。したがって、全体的な複雑さはO(n+k)になります。
- 平均的なケースの複雑さ:平均的なケースでは、入力は均一に分散されていると仮定します。したがって、バケット ソート アルゴリズムは、線形時間計算量 O(n+k) を実現します。ここで、要素を分散するには O(n) 時間が必要であり、挿入ソートを使用してそれらの要素をソートするには O(k) 時間が必要です。
- 最悪の場合の複雑さ:最悪の場合、要素は均一に分散されず、XNUMX つまたは XNUMX つの特定のバケットに集中します。 その場合、バケットソートは次のように機能します。 バブルソートアルゴリズム。 したがって、最悪の場合、バケットソートの時間計算量は O(n^2) になります。
バケットソートの空間計算量
バケットソートの空間計算量は O(n*k) です。ここで、n は要素の数、k は必要なバケットの数です。


















