兜兜转转，一晃年关将至。时间证明了一个道理，学啥忘啥，学的越快忘得越快，还不如踏踏实实写点笔记心得来的实在。
在这儿那桶排序为例目的不是向大家介绍基数排序这种排序方式，是想通过基数排序的实现来展现Python的简洁与优雅。在这儿先简单的介绍一下基数排序，至于具体的内容会在排序算法的章节里详细的介绍冒泡排序、选择排序、合并排序、希尔排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序、桶排序等不同时间复杂度的排序算法，今天先简单的了解一下。 基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要
排序，就是重新排列表中的元素，使表中的元素满足按关键字递增或递减的过程。为了査找方便，通常要求计算机中的表是按关键字有序的。
排序算法是计算机科学中的重要部分，它们在数据处理和算法设计中起着关键作用。在C语言编程开发中，掌握不同的排序算法及其实现方法对于提高代码质量和性能至关重要。本文将围绕C语言中的排序算法展开讨论，介绍几种常见的排序算法及其实现方法。
Given an array of 2n integers, your task is to group these integers into n pairs of integer, say (a1, b1), (a2, b2), ..., (an, bn) which makes sum of min(ai, bi) for all i from 1 to n as large as possible.
假定有1-100个编号的桶（既定义一个长度为100的整型一维数组），每输入一个数字·就在对应的桶上插一个小旗（也就是对应下标的桶加1次），如果这个数字出现了n次就在对应桶上插n个小旗，当所有数输入完毕时，只需要从下标1开始找那些数字是1，如果是1就打印1次，是2就打印2次，是多少就打印多少次。
上两节中，我带你着重分析了几种常用排序算法的原理、时间复杂度、空间复杂度、稳定性等。今天，我会讲三种时间复杂度是
http://blog.csdn.net/houapple/article/details/6480100
在本文中，我们将通过动图可视化加文字的形式，循序渐进全面介绍不同类型的算法及其用途（包括原理、优缺点及使用场景）并提供 Python 和 JavaScript 两种语言的示例代码。除此之外，每个算法都会附有一些技术说明，比如使用大 O 符号来分析不同算法的时间复杂度和空间复杂度等，也提到了一些多数人都很容易理解的一些高级概述。
由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构，为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画，推出一个新系列 -----《图解数据结构》，主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。数据结构和算法是我准备新开的坑，主要是因为自己在这块确实很弱，需要大补（残废了一般）。这个坑以排序为开端，介绍了 7 种最经典、最常用的排序算法，分别是：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、桶排序、计数排序、基数排序。对应的时间复杂度如下所示：
近期热门学习C语言编程看这篇就够了，信息量很大，建议收藏【置顶】十大排序算法，来这看看-基本思想+动画演示+C语言实现【置顶】 一个好玩的小游戏(纯C语言编写)【置顶】C语言基础——短短几分钟就让你了解数据是怎样在内存中存储的【置顶】 C语言实现将人员信息写入磁盘文件并读出显示【置顶】 c语言学生信息管理系统（基于文件、链表）【必读】 一文搞懂C语言对文件的操作 | 经典【必读】 23种设计模式的通俗解释，看完秒懂【必读】 10分钟，快速掌握C语言指针【必读】 17 张程序员壁纸（使用频率很高）【必读】
冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，它通过重复遍历待排序的序列，依次比较相邻元素并交换它们的位置，使较大的元素逐渐“冒泡”到序列的末端。冒泡排序的核心思想是通过不断的比较和交换，将未排序的元素逐步移到正确的位置。
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。
桶排序、计数排序、基数排序 三种排序算法的时间复杂度是 O(n) 。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的，所以我们把这类排序算法叫作线性排序（Linear sort）。之所以能做到线性的时间复杂度，主要原因是，这三个算法是非基于比较的排序算法，都不涉及元素之间的比较操作。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在捣鼓操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的失业人员。数据结构和算法我已经学了有一段日子了，最近也开始在刷 LeetCode 上面的题目了，但是自己感觉在算法上还是 0 ，还得猛补啊。
JS家的排序算法 引子 有句话怎么说来着： 雷锋推倒雷峰塔，Java implements JavaScript. 当年，想凭借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字给改了的JavaScript（原名LiveScript），如今早已光芒万丈。node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃。虽然Java依然制霸企业级软件开发领域（C/C + +的大神们不要打我。。。），但在Web的江湖，JavaScript可谓风头无两，坐上了头把交椅。 然而，在传统的计算机算法和数据结构领域，大多数专
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计数排序不是基于比较的排序算法，其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ，旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
如上图所示（图来自于极客时间算法训练营超哥的资料），我之前写的七大排序算法，都是比较类排序，最后三种是时间复杂度是O(n)的非比较类排序算法:桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的，所以我们把这类排序算法叫作线性排序(Linear sort)。之所以能做到线性的时间复杂度，主要原因是，这三个算法是非基于比较的排序算法，都不涉及元素之间的比较操作。
在C语言编程中，获取数组的中位数是一项常见而重要的任务。中位数是一个数组中的一个特殊值，它将该数组分为两个等长的部分。当数组长度为奇数时，中位数就是位于数组中间位置的元素；当数组长度为偶数时，中位数是中间两个元素的平均值。
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。
桶排序（Bucket Sort）是一种非比较性排序算法，适用于对一定范围内的浮点数进行排序。它将元素分配到若干个桶中，然后对每个桶中的元素进行排序，最后按照顺序合并所有的桶，得到有序数组。桶排序是一种线性时间复杂度的排序算法，适用于一定范围内的浮点数排序。本文将详细介绍桶排序的工作原理和Python实现。
在算法高级篇的课程中，我们将探讨两种非常有趣的排序算法：桶排序（ Bucket Sort ）和基数排序（ Radix Sort ）。这两种排序算法虽然不如快速排序和归并排序那样出名，但在某些特定情况下，它们能够以线性时间复杂度（ O ( n )）运行，而不是标准排序算法的 O ( n log n )。
查找和排序算法是算法的入门知识，其经典思想可以用于很多算法当中。因为其实现代码较短，应用较常见。所以在面试中经常会问到排序算法及其相关的问题。但万变不离其宗，只要熟悉了思想，灵活运用也不是难事。一般在面试中最常考的是快速排序和归并排序，并且经常有面试官要求现场写出这两种排序的代码。对这两种排序的代码一定要信手拈来才行。还有插入排序、冒泡排序、堆排序、基数排序、桶排序等。面试官对于这些排序可能会要求比较各自的优劣、各种算法的思想及其使用场景。还有要会分析算法的时间和空间复杂度。通常查找和排序算法的考察是面试的开始，如果这些问题回答不好，估计面试官都没有继续面试下去的兴趣都没了。所以想开个好头就要把常见的排序算法思想及其特点要熟练掌握，有必要时要熟练写出代码。
桶排序（Bucket Sort）是一种分布式排序算法，将元素分布到有限数量的桶中，然后对每个桶中的元素进行排序。最后，将所有桶中的元素连接在一起。
在我们生活的这个世界中到处都是被排序过的。站队的时候会按照身高排序，考试的名次需要按照分数排序，网上购物的时候会按照价格排序，电子邮箱中的邮件按照时间排序……总之很多东西都需要排序，可以说排序是无处不在。现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法。
常见的三种以线性时间运行的算法：计数排序、基数排序和桶排序；网上教程不少，但三者经常混淆，称桶排序但实质可能是计数排序，为了保证原味性，主要参考《算法导论》
桶排序是将待排序集合中处于同一个值域的元素存入同一个桶中，也就是根据元素值特性将集合拆分为多个区域，则拆分后形成的多个桶，从值域上看是处于有序状态的。对每个桶中元素进行排序，则所有桶中元素构成的集合是已排序的。
学过上一篇文章的计数排序之后，特别是归约化分治处理的计数排序（适用于较离散的非负整数序列）。计数排序的局限比较多，在排序之前需要解决负数和小数的问题，而桶排序不需要考虑这些。
桶排序(Bucket sort)是一种通过分桶和合并实现的排序算法，又被称为箱排序。
最近在看算法书的时候看到C++中的sort方法，书中介绍是使用的快速排序。于是想起来自己天天都在写的JavaScript中的sort排序，它使用的是什么排序算法呢？各个浏览器使用的是同一种排序算法吗？
在数据结构与算法的排序中，我们很多人可能更多的熟悉冒泡排序、快速排序、归并排序。可能对堆排序、桶排序、计数排数等比较生疏，其实这个也没啥复杂的，算法的排序中，我们很多人可能更多的熟悉冒泡排序、快速排序、归并排序。可能对堆排序、桶排序、计数排数等比较生疏，其实这个也没啥复杂的，桶排序是所有排序中最简单的排序之一。 没毛病老铁，就是最简单的之一。并且桶排序和计数排序，基数排序有很多相似和渊源之处。
如果原始数组本来已经接近有序，只需要较少的比较交换次数即可完成排序。比如下面这个数组，只有7和8是逆序的：
在前几回我们已经对冒泡排序、直接插入排序、希尔排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序、计数排序做了说明分析（具体详情可在公众号历史消息中查看）。本回，将对桶排序进行相关说明分析。
常见的快速排序、归并排序、堆排序、冒泡排序等属于比较排序。在排序的最终结果里，元素之间的次序依赖于它们之间的比较。每个数都必须和其他数进行比较，才能确定自己的位置。 在冒泡排序之类的排序中，问题规模为n，又因为需要比较n次，所以平均时间复杂度为O(n²)。在归并排序、快速排序之类的排序中，问题规模通过分治法消减为logN次，所以时间复杂度平均O(nlogn)。 比较排序的优势是，适用于各种规模的数据，也不在乎数据的分布，都能进行排序。可以说，比较排序适用于一切需要排序的情况。
人到中年，容易变得油腻，思想懒惰，身体就容易发胖。为了摆脱中年油腻，不如和我一起学习算法来烧烧脑子，燃烧你的卡路里。
一、线性时间排序算法历史概览 计数排序首先是由 Harold H. Seward 于1954年提出，而且他还提出将计数排序和基数排序进行结合的思想；基数排序是L.J.Comrie于1929年首次在一篇描述卡片穿孔机文档中提出的一种方法，它是从最低有效位开始，对一个有多位数组成的数进行排序的方法；而桶排序的基本思想则由E.J.Isaac和R.C.Singleton于1956年提出的，之后很多研究人员在这三种算法的基础上针对不同的应用场景又进一步改进，到了今天一个很成熟、很通用的地步。 二、O(nl
每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素排完。
4.3 代码实现4.4 算法分析 最佳情况：T(n) = O(nlog2 n) 最坏情况：T(n) = O(nlog2 n) 平均情况：T(n) =O(nlog2n)
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。
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这个repo有近23个大牛一起维护的，领头的是一个印度工程师！印度我好几年前出差还是去过，当时去的是号称是印度的“硅谷”班加罗尔，确实软件行业非常发达。来看一下这个Github上囊括了几大主流的编程语言：
基数排序也可以称为多关键字排序，同计数排序类似，也是一种非比较性质的排序算法。将待排序集合中的每个元素拆分为多个总容量空间较小的对象，对每个对象执行桶排序后，则完成排序过程。
桶排序算法就是把数据平分到每一个桶中，然后对桶中的数据进行排序，再按桶的顺序依次倒出数据，桶排序算法很好理解。桶排序算法也是以空间换时间的算法。
冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
当我们需要对一组数据进行排序时，选择排序（Selection Sort）是一种简单但效率较低的排序算法。它的基本思想是每次从未排序的数据中选择最小（或最大）的元素，然后将其放置在已排序序列的末尾。通过重复这个过程，直到所有元素都被排序。
我们来看这样一个排序问题。假设我们有 10 万个手机号码，希望将这 10 万个手机号码从小到大排序，你有什么比较快速的排序方法呢？
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