Given an array of integers `nums`, sort the array in ascending order.
Example 1:
Input: [5,2,3,1]
Output: [1,2,3,5]
Example 2:
Input: [5,1,1,2,0,0]
Output: [0,0,1,1,2,5]
Note:
1 <= A.length <= 10000-50000 <= A[i] <= 50000
这道题让我们给数组排序，在平时刷其他题的时候，遇到要排序的时候，一般都会调用系统自带的排序函数，像 C++ 中直接就调用 sort 函数即可，但是这道题考察的就是排序，再调用系统的排序函数就有些说不过去了。这里需要自己实现排序功能，常见排序方法有很多，插入排序，选择排序，堆排序，快速排序，冒泡排序，归并排序，桶排序等等。它们的时间复杂度不尽相同，这道题貌似对于平方级复杂度的排序方法会超时，所以只能使用那些速度比较快的排序方法啦。题目给定了每个数字的范围是 [-50000, 50000]，并不是特别大，这里可以使用记数排序 Count Sort，在 LeetCode 中也有直接利用这个解法的题[Sort Colors](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4341243.html)，建立一个大小为 100001 的数组 count，然后统计 nums 中每个数字出现的个数，然后再从0遍历到 100000，对于每个遍历到的数字i，若个数不为0，则加入 count 数组中对应个数的 i-50000 到结果数组中，这里的 50000 是 offset，因为数组下标不能为负数，在开始统计个数的时候，每个数字都加上了 50000，那么最后组成有序数组的时候就要减去，参见代码如下：
解法一：
class Solution {
public:
vector<int> sortArray(vector<int>& nums) {
int n = nums.size(), j = 0;
vector<int> res(n), count(100001);
for (int num : nums) ++count[num + 50000];
for (int i = 0; i < count.size(); ++i) {
while (count[i]-- > 0) {
res[j++] = i - 50000;
}
}
return res;
}
};
下面就是大名鼎鼎的快速排序了 Quick Sort，貌似 STL 中的内置 sort 函数就是基于快速排序的，只不过这里要自己写而已。在 LeetCode 中也有一道使用这个算法思想的题 [Kth Largest Element in an Array](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/4539757.html)。快排的精髓在于选一个 pivot，然后将所有小于 pivot 的数字都放在左边，大于 pivot 的数字都放在右边，等于的话放哪边都行。但是此时左右两边的数组各自都不一定是有序的，需要再各自调用相同的递归，直到细分到只有1个数字的时候，再返回的时候就都是有序的了，参见代码如下：
解法二：
class Solution {
public:
vector<int> sortArray(vector<int>& nums) {
quickSort(nums, 0, (int)nums.size() - 1);
return nums;
}
void quickSort(vector<int>& nums, int start, int end) {
if (start >= end) return;
int pivot = nums[start], i = start + 1, j = end;
while (i <= j) {
if (nums[i] > pivot && nums[j] < pivot) {
swap(nums[i++], nums[j--]);
}
if (nums[i] <= pivot) ++i;
if (nums[j] >= pivot) --j;
}
swap(nums[start], nums[j]);
quickSort(nums, start, j - 1);
quickSort(nums, j + 1, end);
}
};
我们也可以使用混合排序 Merge Sort，在 LeetCode 中也有一道使用这个思想的题 [Count of Range Sum](http://www.cnblogs.com/grandyang/p/5162678.html)。混合排序的思想跟快速排序比较类似，但也不完全一样，这里其实是一种先对半分，一直不停的对半分，直到分到只有一个数字的时候返回，然后在返回的途中进行合并，合并的时候用到了一个临时数组 tmp，先将区间 [start, end] 中的数字按顺序存入这个临时数组 tmp 中，然后再覆盖原数组中的对应位置即可，参见代码如下：
解法三：
class Solution {
public:
vector<int> sortArray(vector<int>& nums) {
mergeSort(nums, 0, (int)nums.size() - 1);
return nums;
}
void mergeSort(vector<int>& nums, int start, int end) {
if (start >= end) return;
int mid = (start + end) / 2;
mergeSort(nums, start, mid);
mergeSort(nums, mid + 1, end);
merge(nums, start, mid, end);
}
void merge(vector<int>& nums, int start, int mid, int end) {
vector<int> tmp(end - start + 1);
int i = start, j = mid + 1, k = 0;
while (i <= mid && j <= end) {
if (nums[i] < nums[j]) tmp[k++] = nums[i++];
else tmp[k++] = nums[j++];
}
while (i <= mid) tmp[k++] = nums[i++];
while (j <= end) tmp[k++] = nums[j++];
for (int idx = 0; idx < tmp.size(); ++idx) {
nums[idx + start] = tmp[idx];
}
}
};
Github 同步地址:
https://github.com/grandyang/leetcode/issues/912
类似题目：
Kth Largest Element in an Array
参考资料：
https://leetcode.com/problems/sort-an-array/
https://leetcode.com/problems/sort-an-array/discuss/319326/Java-merge-sort-implementation
https://leetcode.com/problems/sort-an-array/discuss/293820/Easiest-and-fastest-solution.-O(10n)
[LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)](https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4606334.html)