桶排序—如何根据年龄给100万用户数据排序
一、定义
桶排序是一种线性时间的排序算法。
桶排序需要创建若干个桶来协助排序。
每一个桶（bucket）代表一个区间范围，里面可以承载一个或多个元素。
桶排序的第1步，就是创建这些桶，并确定每一个桶的区间范围具体需要建立多少个桶，
如何确定桶的 区间范围，有很多种不同的方式。
我们这里创建的桶数量等于原始数列的元素数量，除最后一个桶只包含数列最大值外， 前面各个桶的区间按照比例来确定。
区间跨度 = （最大值-最小值）/ （桶的数量 - 1）
二、思路
假设有一个非整数数列如下： 4.5，0.84，3.25，2.18，0.5
第2步，遍历原始数列，把元素对号入座放入各个桶中。
第3步，对每个桶内部的元素分别进行排序（显然，只有第1个桶需要排序）
第4步，遍历所有的桶，输出所有元素： 0.5，0.84，2.18，3.25，4.5
三、代码实现
import JAVA.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.LinkedList;
public class BucketSort {
public static double[] bucketSort(double[] array) {
double max = 0;
double min = 0;
//获得最大值和最小值之间的差
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
if (array[i] > max) {
max = array[i];
}
if (array[i] < min) {
min = array[i];
}
}
double d = max - min;
//桶初始化
int bucketNum = array.length;
ArrayList<LinkedList<Double>> bucketList =
new ArrayList<LinkedList<Double>>(bucketNum);
for (int i = 0; i < bucketNum; i++) {
bucketList.add(new LinkedList<Double>());
}
//将每个元素放入桶中
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
int num = (int) ((array[i] - min) * (bucketNum - 1) / d);
bucketList.get(num).add(array[i]);
}
//对每个桶内部进行排序
for (int i = 0; i < bucketList.size(); i++) {
Collections.sort(bucketList.get(i));
}
//输出全部元素
double[] sortedArray = new double[array.length];
int index = 0;
for (LinkedList<Double> list : bucketList) {
for (double element : list) {
sortedArray[index] = element;
index++;
}
}
return sortedArray;
}
public static void main(String[] args) {
double[] array = {4.12, 6.421, 0.0023, 3.0, 2.123, 8.122, 4.12, 10.09};
double[] sortedArray = bucketSort(array);
System.out.println(Arrays.toString(sortedArray));
}
}
四、复杂度
时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n)
稳定性：稳定
五、适用场景
桶排序对要排序数据的要求是非常苛刻的。
首先，要排序的数据需要很容易就能划分成m个桶，并且，桶与桶之间有着天然的大小顺序。这样每个桶内的数据都排序完之后，桶与桶之间的数据不需要再进行排序。
其次，数据在各个桶之间的分布是比较均匀的。如果数据经过桶的划分之后，有些桶里的数据非常多，有些非常少，很不平均，那桶内数据排序的时间复杂度就不是常量级了。在极端情况下，如果数据都被划分到一个桶里，那就退化为O(nlogn)的排序算法了。
桶排序比较适合用在外部排序中。所谓的外部排序就是数据存储在外部磁盘中，数据量比较大，内存有限，无法将数据全部加载到内存中。
六、案例
1、需求
我们有10GB的订单数据，我们希望按订单金额（假设金额都是正整数）进行排序，但是我们的内存有限，只有几百MB，没办法一次性把10GB的数据都加载到内存中。这个时候该怎么办呢？
2、桶排序解决方案
我们可以先扫描一遍文件，看订单金额所处的数据范围。假设经过扫描之后我们得到，订单金额最小是1元，最大是10万元。我们将所有订单根据金额划分到100个桶里，第一个桶我们存储金额在1元到1000元之内的订单，第二桶存储金额在1001元到2000元之内的订单，以此类推。每一个桶对应一个文件，并且按照金额范围的大小顺序编号命名（00，01，02...99）。
理想的情况下，如果订单金额在1到10万之间均匀分布，那订单会被均匀划分到100个文件中，每个小文件中存储大约100MB的订单数据，我们就可以将这100个小文件依次放到内存中，用快排来排序。等所有文件都排好序之后，我们只需要按照文件编号，从小到大依次读取每个小文件中的订单数据，并将其写入到一个文件中，那这个文件中存储的就是按照金额从小到大排序的订单数据了。
不过，你可能也发现了，订单按照金额在1元到10万元之间并不一定是均匀分布的 ，所以10GB订单数据是无法均匀地被划分到100个文件中的。有可能某个金额区间的数据特别多，划分之后对应的文件就会很大，没法一次性读入内存。这又该怎么办呢？
针对这些划分之后还是比较大的文件，我们可以继续划分，比如，订单金额在1元到1000元之间的比较多，我们就将这个区间继续划分为10个小区间，1元到100元，101元到200元，201元到300元....901元到1000元。如果划分之后，101元到200元之间的订单还是太多，无法一次性读入内存，那就继续再划分，直到所有的文件都能读入内存为止。
