其实计数排序是桶排序的一种特殊情况。 桶排序的核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序。桶内排完序之后，再把每个桶里的数据按照顺序依次取出，组成的序列就是有序的了。
需要注意的是线性排序算法是非基于比较的排序算法，都有使用限制才能达到线性排序的效果
9，3，5，4，9，1，2，7，8，1，3，6，5，3，4，0，10，9 ，7，9
一、在2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数. 首先再2.5亿数字中进行去重，我们想和再0100内去重的做法是一致的，同时只要0100,101~200，...区域内都进行了去重后，那么整个2.5亿数字也就完成了去重。 首先将2.5数字进行分区，即把0-100,101-200...内的数值丢到对应的容器内，当然具体分割时容器可以很大，然后使用判断一个数字是否在容器内的常用算法bitmap进行判断。 局部去重完成，那么整体的去重也就完成了。 二、有5亿个int类型的数字，找它
网站访问速度可以直接影响到网站的流量，而网站的访问量几乎与网站的利益直接挂钩，因此网站的速度问题成为企业及站长十分关注的问题。现在网站越来越多，不少朋友的网站打开速度很不理想。也许自己打开网站速度很快
假设有这样子一个题：数组里有20个随机数，取值范围为从0到10，要求用最快的速度把这20个整数从小到大进行排序。
基数排序（Radix Sort）是一种非比较型的排序算法，它通过将待排序元素按照高位和低位的顺序依次进行排序，从而实现整体的排序效果。其基本步骤如下：
我们这里利用malloc开辟一个数组来统计相同元素出现的次数，用该数字下标表示相同元素，下标对应的值来统计次数 图示如下：
题目：从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的。2~10为数字本身，A为1，J为11，Q为12，K为13，而大、小王可以看成任意数字。 可以把5张牌看成由5个数字组成的数组。大、小王是特殊的数字，我们不妨把它们定义为0，这样就能和其他扑克牌区分开来了。 接下来我们分析怎样判断5个数字是不是连续的，最直观的方法是把数组排序。值得注意的是，由于0可以当成任意数字，我们可以用0去补满数组中的空缺。如果排序之后的数组不是连续的，即相邻的两个数字相隔若干个数字，但只要我们有足够的0可以补
综上，计数排序在特定场景下（如数据范围不大、整数类型）是一种快速且高效的排序选择，但其适用场景相对有限，且空间效率较低。
FREQUENCY函数非常简单，但非常强大且功能丰富。本文介绍这个函数的基本用法，后续文章你将会看到该函数对困难的问题提供的令人惊叹的解决方案。
题目是要统计一个数字每个位上数字出现的次数。下面是一个解决方案的思路和相应的 C 语言代码：
首先我们给出背景：给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
之所以被叫做桶,是因为根据数据状况将每个索引值看做为一个容器,也就是相当于一个桶; 在遍历数据的时候将根据需要将数据放入每个桶中,遍历结束后将桶依次倒出.
输入一行字符串，找出其中大写字母、小写字母、数字以及其他字符的个数，然后将找出的结果按照大写字母、小写字母、数字以及其他字符的次序排列成一个新的字符串
考虑到一种需求场景，我们需要统计系统qps、每秒平均错误率等。qps表示每秒的请求数目，能想到的最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，所以计数是其中最核心的部分。通常我们的额系统是工作在多线程的环境下，所以计数我们可以考虑使用AtomicInteger/AtomicLong系列，AtomXXX中没有使用锁，使用的是循环+CAS，在多线程的条件下可以在一定程度上减少锁带来的性能损失。但是在竞争特别激烈的情况，会大量出现cas不成功的情况带来性能上的开销。为了更进一步分散线程写的压力，JDK8中引入了LongAdder，前面的博客中介绍了LongAdder，LongAdder会分成多个桶，将每个线程绑定到固定的桶空间中进行读写，计数可以对所有的桶中的值求总数。前面提到求qps最简单的方法就是统计一定时间内的请求总数然后除以总统计时间，这样的方法虽然简单但是对有一定的问题，比如说统计出的qps跳跃性会比较大，不够平滑等。在本文中将介绍HystrixRollingNumber，这个数据结构在统计qps等类似的求和统计的场景下非常有用。
这种数字对应下标的叫做绝对映射。那么如果是100 ~ 110范围的数字我们总不可能开110个空间吧，所以我们下面介绍一种相对映射的办法。
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理，使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
软件产品常常会出现这样的情况：产品性能因某些无法预料的瓶颈而受到干扰，导致程序的处理效率降低，性能得不到充分的发挥。如何快速有效地找到软件产品的性能瓶颈，则是我们感兴趣的内容之一。 性能计数器的确是Windows Server中一款非常强大的工具，它可以让你及时了解到服务器的各项性能指标，从而你可以知悉服务器的运行状态是否正常，帮助你分析定位服务器可能出现的问题。具体可以参看 利用Windows性能计数器(PerformanceCounter)监控。 三种不同的WCF相关性能计数器与.NET Framewo
🔎🔎如果说代码有灵魂，那么它的灵魂一定是👉👉算法👈👈，因此，想要写出💚优美的程序💚，核心算法是必不可少的，少年，你渴望力量吗😆😆，想掌握程序的灵魂吗❓❗️那么就必须踏上这样一条漫长的道路🏇🏇，我们要做的，就是斩妖除魔💥💥，打怪升级！💪💪当然切记不可😈走火入魔😈，每日打怪，拾取经验，终能成圣🙏🙏！开启我们今天的斩妖之旅吧！✈️✈️
数组就是一组数据的集合，把一系列数据组织起来。如果变量是存储单个值的容器，那么数组就是存储多个值的容器。数组每个实体包含一个键和一个值。
数组的赋值: PHP中的数组既可以做数组,也可以做键值对字典,且不存在限制,非常灵活.
本次周赛最后一题主要考察对公约数的使用。 题意：给一个数组，任意两个数字相乘，乘积结果可以被k整除的个数。 例子： 输入：nums = [1,2,3,4,5], k = 2 输出：7 暴力思路 这个题目如果使用暴力解法会超时，暴力解法就是遍历任意两个数字，计算结果能否整除k。复杂度。 优化思路 假设，任意两个数字x、y，如果，那么y有什么特点呢？ 显然，我们可以求出k和x的最大公约数6，标准库有gcd函数可以直接求出结果。，也就是说，y只要是4的整数倍就可以和x结合起来被k整除。 有一个特殊情况是，如果，，
Counting Sort 是一种非比较型整数排序算法，适用于一定范围内的整数排序。它的基本思想是，对每一个输入元素 x，确定小于 x 的元素个数，从而确定 x 在输出数组中的位置。
计数排序属于非比较排序算法类，故其时间复杂度不受比较排序算法时间复杂度下界的限制，可以达到 。其中， 为待排序序列的排序关键字的最大范围。 计数排序是稳定的、非原址的。
逆序对是指在数组中，一个元素大于其后面的元素的情况。例如，在数组 [1, 3, 2, 4] 中，逆序对是 (3, 2) 和 (4, 2)。
1207. 独一无二的出现次数 给你一个整数数组 arr，请你帮忙统计数组中每个数的出现次数。 如果每个数的出现次数都是独一无二的，就返回 true；否则返回 false。 示例 1： 输入：arr = [1,2,2,1,1,3] 输出：true 解释：在该数组中，1 出现了 3 次，2 出现了 2 次，3 只出现了 1 次。没有两个数的出现次数相同。 示例 2： 输入：arr = [1,2] 输出：false 示例 3： 输入：arr = [-3,0,1,-3,1,1,1,-3,10,0] 输出：true
基数序和计数排序一样无需进行比较和交换，和桶排序一样利用分布和收集两种基本操作进行排序。基数排序是把每一个元素拆成多个关键字，一个关键字可以在每一个元素上同等的位置进行计数排序，一个元素拆成多个关键字可以看作是要进行几轮分桶，以一个元素最长的长度为准。
看到一篇国外MVP Troy Hunt的文章: 67% of ASP.NET websites have serious configuration related security vulnerabilities，大意是依据他搜集到的统计数字，约67%的ASP.NET网站因配置不当，存在安全风险。 Troy Hunt文章的分析数据来自他所开发的一个简易网站扫瞄服务--ASafaWeb, Automated Security Analyser for ASP.NET Websites。使用者只要提供Inte
在Bash脚本中，数组是一种常用的数据结构，用于存储多个值。在处理数组时，经常需要知道数组的长度，即数组中元素的个数。本文将详细介绍如何在Bash中获取数组长度的方法，以帮助您更好地处理数组操作。
语法 COUNT(value1,value2,...) value1, value2, ... 为包含或引用各种类型数据的参数（1 到 30个），但只有数字类型的数据才被计算。
我们先思考一个常见的业务问题：如果你负责开发维护一个大型的网站，有一天老板找产品经理要网站每个网页每天的 UV 数据，然后让你来开发这个统计模块，你会如何实现？
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题目： 在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数。
本系列为C++算法学习系列，会介绍 算法概念与描述，入门算法，基础算法，数值处理算法，排序算法，搜索算法，图论算法， 动态规划等相关内容。本文为排序部分。
终于来到了最后两个算法，非比较类的线性时间复杂度算法，计数排序和基数排序。上一篇也提到过，这几种排序算法理解起来都不难，时间、空间复杂度分析起来也很简单，但是对要排序的数据要求很苛刻，上一篇提到的桶排序就是适用于外部排序中，即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。
假设现有一组数据,最大的数据是1000,那么便会开一千个大小的空间,这种属于绝对映射,在极端的场景下,极易造成空间上的浪费，比如现在有5,99,88,1000,8888,452,635,82,777,555,只有10个数但是最大的数是8888因此要开8888大小的空间,剩余的空间全部都浪费了。
sizeof():和count()具有同样的用途,这两个函数都可以返回数组元素个数。可以得到一个常规标量变量中的元素个数,如果传递给这个函数的数组是一个空数组,或者是一个没有经过设定的变量,返回的数组元素个数就是0;
计数排序（Counting Sort）是一种非比较排序算法，其核心思想是通过计数每个元素的出现次数来进行排序，适用于整数或有限范围内的非负整数排序。这个算法的特点是速度快且稳定，适用于某些特定场景。在本文中，我们将深入探讨计数排序的原理、步骤以及性能分析。
这篇文章中再和小伙伴们来探讨一下常用的非比较排序算法：计数排序，基数排序，桶排序。在一定条件下，它们的时间复杂度可以达到O(n)。
计数排序算法是一种典型的以空间换时间的一种算法。 这种算法主要是适合于正整数进行 排序。还是比较好理解的，而且在很多场合确实能提高效率。
排序算法算是比较简单面试过程中遇到最多的算法，一般我们所说的排序算法往往指的是内部排序算法，即数据记录在内存中进行排序。
的出现次数）」以及「区间查询（查询某段范围内数的个数）」，使用「树状数组」求解较为合适。
给定一个大小为 n 的数组，找到其中的众数。众数是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
来源：SteveWang http://www.cnblogs.com/eniac12/p/5332117.html 上一篇总结了常用的比较排序算法，主要有冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，堆排序，快速排序等。 这篇文章中我们来探讨一下常用的非比较排序算法：计数排序，基数排序，桶排序。在一定条件下，它们的时间复杂度可以达到O(n)。 这里我们用到的唯一数据结构就是数组，当然我们也可以利用链表来实现下述算法。 计数排序(Counting Sort) 计数排序用到一个额外的计数数组C，根据数组C来将原数
通常的排序算法是要进行元素之间的比较，而计数排序是记录下每个元素出现的个数，是一种空间换时间的排序方法。适合整数数组排序，并且不同元素个数不宜过多。
在 O(n) 时间内对 0 到 n^3-1 区间内的 n 个整数进行排序，可以使用基数排序（Radix Sort）算法。基数排序是一种非比较型整数排序算法，其时间复杂度为 O(d*(n+k))，其中 d 是数字的最大位数，k 是基数（通常为 10）。
Gcov是一个测试C/C++代码覆盖率的工具，伴随GCC发布，配合GCC共同实现对C/C++文件的语句覆盖、功能函数覆盖和分支覆盖测试。
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