.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px}
排序算法是《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分為內(nèi)部排序和外部排序,內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進(jìn)行排序,而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大,一次不能容納全部的排序記錄,在排序過(guò)程中需要訪問(wèn)外存。常見的內(nèi)部排序算法有:插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等。以下是基數(shù)排序算法:
基數(shù)排序是一種非比較型整數(shù)排序算法,其原理是將整數(shù)按位數(shù)切割成不同的數(shù)字,然后按每個(gè)位數(shù)分別比較。由于整數(shù)也可以表達(dá)字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮點(diǎn)數(shù),所以基數(shù)排序也不是只能使用于整數(shù)。
1. 基數(shù)排序 vs 計(jì)數(shù)排序 vs 桶排序
基數(shù)排序有兩種方法:
這三種排序算法都利用了桶的概念,但對(duì)桶的使用方法上有明顯差異:
基數(shù)排序:根據(jù)鍵值的每位數(shù)字來(lái)分配桶;計(jì)數(shù)排序:每個(gè)桶只存儲(chǔ)單一鍵值;桶排序:每個(gè)桶存儲(chǔ)一定范圍的數(shù)值;2. LSD 基數(shù)排序動(dòng)圖演示

代碼實(shí)現(xiàn)JavaScript實(shí)例 //LSD Radix Sortvar counter = [];function radixSort(arr, maxDigit) {? ? var mod = 10;? ? var dev = 1;? ? for (var i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {? ? ? ? for(var j = 0; j < arr.length; j++) {? ? ? ? ? ? var bucket = parseInt((arr[j] % mod) / dev);? ? ? ? ? ? if(counter[bucket]==null) {? ? ? ? ? ? ? ? counter[bucket] = [];? ? ? ? ? ? }? ? ? ? ? ? counter[bucket].push(arr[j]);? ? ? ? }? ? ? ? var pos = 0;? ? ? ? for(var j = 0; j < counter.length; j++) {? ? ? ? ? ? var value = null;? ? ? ? ? ? if(counter[j]!=null) {? ? ? ? ? ? ? ? while ((value = counter[j].shift()) != null) {? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? arr[pos++] = value;? ? ? ? ? ? ? ? }? ? ? ? ? }? ? ? ? }? ? }? ? return arr;}Java實(shí)例 /**?* 基數(shù)排序?* 考慮負(fù)數(shù)的情況還可以參考: https://code.i-harness.com/zh-CN/q/e98fa9?*/public class RadixSort implements IArraySort {? ? @Override? ? public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {? ? ? ? // 對(duì) arr 進(jìn)行拷貝,不改變參數(shù)內(nèi)容? ? ? ? int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);? ? ? ? int maxDigit = getMaxDigit(arr);? ? ? ? return radixSort(arr, maxDigit);? ? }? ? /**? ? ?* 獲取最高位數(shù)? ? ?*/? ? private int getMaxDigit(int[] arr) {? ? ? ? int maxValue = getMaxValue(arr);? ? ? ? return getNumLenght(maxValue);? ? }? ? private int getMaxValue(int[] arr) {? ? ? ? int maxValue = arr[0];? ? ? ? for (int value : arr) {? ? ? ? ? ? if (maxValue < value) {? ? ? ? ? ? ? ? maxValue = value;? ? ? ? ? ? }? ? ? ? }? ? ? ? return maxValue;? ? }? ? protected int getNumLenght(long num) {? ? ? ? if (num == 0) {? ? ? ? ? ? return 1;? ? ? ? }? ? ? ? int lenght = 0;? ? ? ? for (long temp = num; temp != 0; temp /= 10) {? ? ? ? ? ? lenght++;? ? ? ? }? ? ? ? return lenght;? ? }? ? private int[] radixSort(int[] arr, int maxDigit) {? ? ? ? int mod = 10;? ? ? ? int dev = 1;? ? ? ? for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {? ? ? ? ? ? // 考慮負(fù)數(shù)的情況,這里擴(kuò)展一倍隊(duì)列數(shù),其中 [0-9]對(duì)應(yīng)負(fù)數(shù),[10-19]對(duì)應(yīng)正數(shù) (bucket + 10)? ? ? ? ? ? int[][] counter = new int[mod * 2][0];? ? ? ? ? ? for (int j = 0; j < arr.length; j++) {? ? ? ? ? ? ? ? int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + mod;? ? ? ? ? ? ? ? counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]);? ? ? ? ? ? }? ? ? ? ? ? int pos = 0;? ? ? ? ? ? for (int[] bucket : counter) {? ? ? ? ? ? ? ? for (int value : bucket) {? ? ? ? ? ? ? ? ? ? arr[pos++] = value;? ? ? ? ? ? ? ? }? ? ? ? ? ? }? ? ? ? }? ? ? ? return arr;? ? }? ? /**? ? ?* 自動(dòng)擴(kuò)容,并保存數(shù)據(jù)? ? ?*? ? ?* @param arr? ? ?* @param value? ? ?*/? ? private int[] arrayAppend(int[] arr, int value) {? ? ? ? arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);? ? ? ? arr[arr.length - 1] = value;? ? ? ? return arr;? ? }}PHP實(shí)例 function radixSort($arr, $maxDigit = null){? ? if ($maxDigit === null) {? ? ? ? $maxDigit = max($arr);? ? }? ? $counter = [];? ? for ($i = 0; $i < $maxDigit; $i++) {? ? ? ? for ($j = 0; $j < count($arr); $j++) {? ? ? ? ? ? preg_match_all('/d/', (string) $arr[$j], $matches);? ? ? ? ? ? $numArr = $matches[0];? ? ? ? ? ? $lenTmp = count($numArr);? ? ? ? ? ? $bucket = array_key_exists($lenTmp - $i - 1, $numArr)? ? ? ? ? ? ? ? ? intval($numArr[$lenTmp - $i - 1])? ? ? ? ? ? ? ? : 0;? ? ? ? ? ? if (!array_key_exists($bucket, $counter)) {? ? ? ? ? ? ? ? $counter[$bucket] = [];? ? ? ? ? ? }? ? ? ? ? ? $counter[$bucket][] = $arr[$j];? ? ? ? }? ? ? ? $pos = 0;? ? ? ? for ($j = 0; $j < count($counter); $j++) {? ? ? ? ? ? $value = null;? ? ? ? ? ? if ($counter[$j] !== null) {? ? ? ? ? ? ? ? while (($value = array_shift($counter[$j])) !== null) {? ? ? ? ? ? ? ? ? ? $arr[$pos++] = $value;? ? ? ? ? ? ? ? }? ? ? ? ? }? ? ? ? }? ? }? ? return $arr;}C++實(shí)例 int maxbit(int data[], int n) //輔助函數(shù),求數(shù)據(jù)的最大位數(shù){? ? int maxData = data[0];? ? ? ? ? ? ? ///< 最大數(shù)? ? /// 先求出最大數(shù),再求其位數(shù),這樣有原先依次每個(gè)數(shù)判斷其位數(shù),稍微優(yōu)化點(diǎn)。? ? for (int i = 1; i < n; ++i)? ? {? ? ? ? if (maxData < data[i])? ? ? ? ? ? maxData = data[i];? ? }? ? int d = 1;? ? int p = 10;? ? while (maxData >= p)? ? {? ? ? ? //p *= 10; // Maybe overflow? ? ? ? maxData /= 10;? ? ? ? ++d;? ? }? ? return d;/* ? ?int d = 1; //保存最大的位數(shù)? ? int p = 10;? ? for(int i = 0; i < n; ++i)? ? {? ? ? ? while(data[i] >= p)? ? ? ? {? ? ? ? ? ? p *= 10;? ? ? ? ? ? ++d;? ? ? ? }? ? }? ? return d;*/}void radixsort(int data[], int n) //基數(shù)排序{? ? int d = maxbit(data, n);? ? int *tmp = new int[n];? ? int *count = new int[10]; //計(jì)數(shù)器? ? int i, j, k;? ? int radix = 1;? ? for(i = 1; i <= d; i++) //進(jìn)行d次排序? ? {? ? ? ? for(j = 0; j < 10; j++)? ? ? ? ? ? count[j] = 0; //每次分配前清空計(jì)數(shù)器? ? ? ? for(j = 0; j < n; j++)? ? ? ? {? ? ? ? ? ? k = (data[j] / radix) % 10; //統(tǒng)計(jì)每個(gè)桶中的記錄數(shù)? ? ? ? ? ? count[k]++;? ? ? ? }? ? ? ? for(j = 1; j < 10; j++)? ? ? ? ? ? count[j] = count[j - 1] + count[j]; //將tmp中的位置依次分配給每個(gè)桶? ? ? ? for(j = n - 1; j >= 0; j--) //將所有桶中記錄依次收集到tmp中? ? ? ? {? ? ? ? ? ? k = (data[j] / radix) % 10;? ? ? ? ? ? tmp[count[k] - 1] = data[j];? ? ? ? ? ? count[k]--;? ? ? ? }? ? ? ? for(j = 0; j < n; j++) //將臨時(shí)數(shù)組的內(nèi)容復(fù)制到data中? ? ? ? ? ? data[j] = tmp[j];? ? ? ? radix = radix * 10;? ? }? ? delete []tmp;? ? delete []count;}C實(shí)例 #include
#define MAX 20//#define SHOWPASS#define BASE 10void print(int *a, int n) {? int i;? for (i = 0; i < n; i++) {? ? printf("%d ", a[i]);? }}void radixsort(int *a, int n) {? int i, b[MAX], m = a[0], exp = 1;? for (i = 1; i < n; i++) {? ? if (a[i] > m) {? ? ? m = a[i];? ? }? }? while (m / exp > 0) {? ? int bucket[BASE] = { 0 };? ? for (i = 0; i < n; i++) {? ? ? bucket[(a[i] / exp) % BASE]++;? ? }? ? for (i = 1; i < BASE; i++) {? ? ? bucket[i] += bucket[i - 1];? ? }? ? for (i = n - 1; i >= 0; i--) {? ? ? b[--bucket[(a[i] / exp) % BASE]] = a[i];? ? }? ? for (i = 0; i < n; i++) {? ? ? a[i] = b[i];? ? }? ? exp *= BASE;#ifdef SHOWPASS? ? printf("
PASS ? : ");? ? print(a, n);#endif? }}int main() {? int arr[MAX];? int i, n;? printf("Enter total elements (n <= %d) : ", MAX);? scanf("%d", &n);? n = n < MAX ? n : MAX;? printf("Enter %d Elements : ", n);? for (i = 0; i < n; i++) {? ? scanf("%d", &arr[i]);? }? printf("
ARRAY ?: ");? print(&arr[0], n);? radixsort(&arr[0], n);? printf("
SORTED : ");? print(&arr[0], n);? printf("
");? return 0;}Lua實(shí)例 -- 獲取表中位數(shù)local maxBit = function (tt)? ? local weight = 10; ? ? ?-- 十進(jìn)制? ? local bit = 1;? ? ? ? for k, v in pairs(tt) do? ? ? ? while v >= weight do? ? ? ? ? ? weight = weight * 10;? ? ? ? ? ? bit = bit + 1; ?? ? ? ? end? ? end? ? return bit;end-- 基數(shù)排序local radixSort = function (tt)? ? local maxbit = maxBit(tt); ? ? local bucket = {};? ? local temp = {};? ? local radix = 1;? ? for i = 1, maxbit do? ? ? ? for j = 1, 10 do? ? ? ? ? ? bucket[j] = 0; ? ? ?--- 清空桶? ? ? ? end? ? ? ? for k, v in pairs(tt) do? ? ? ? ? ? local remainder = math.floor((v / radix)) % 10 + 1; ? ?? ? ? ? ? ? bucket[remainder] = bucket[remainder] + 1; ? ? ?-- 每個(gè)桶數(shù)量自動(dòng)增加1? ? ? ? end? ? ? ? ? ? ? ? for j = 2, 10 do? ? ? ? ? ? bucket[j] = bucket[j - 1] + bucket[j]; ?-- 每個(gè)桶的數(shù)量 = 以前桶數(shù)量和 + 自個(gè)數(shù)量? ? ? ? end ? ? ? ? -- 按照桶的位置,排序--這個(gè)是桶式排序,必須使用倒序,因?yàn)榕判蚍椒ㄊ菑男〉酱螅樞蛳聛?lái),會(huì)出現(xiàn)大的在小的上面清空。? ? ? ? for k = #tt, 1, -1 do? ? ? ? ? ? local remainder = math.floor((tt[k] / radix)) % 10 + 1;? ? ? ? ? ? temp[bucket[remainder]] = tt[k];? ? ? ? ? ? bucket[remainder] = bucket[remainder] - 1;? ? ? ? end? ? ? ? for k, v in pairs(temp) do? ? ? ? ? ? tt[k] = v;? ? ? ? end? ? ? ? radix = radix * 10;? ? endend;參考地址:
https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm/blob/master/10.radixSort.md
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9F%BA%E6%95%B0%E6%8E%92%E5%BA%8F
以下是熱心網(wǎng)友對(duì)基數(shù)排序算法的補(bǔ)充,僅供參考:
熱心網(wǎng)友提供的補(bǔ)充1:
java 代碼里,mod 每次循環(huán)會(huì)乘 10,但 counter 的行數(shù)是不需要變的,能包含 [-9,9] 就可以了。
for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
// 考慮負(fù)數(shù)的情況,這里擴(kuò)展一倍隊(duì)列數(shù),其中 [0-9]對(duì)應(yīng)負(fù)數(shù),[10-19]對(duì)應(yīng)正數(shù) (bucket + 10)
int[][] counter = new int[20][0];
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + 10;
counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]);
}
int pos = 0;
for (int[] bucket : counter) {
for (int value : bucket) {
arr[pos++] = value;
}
}
}
熱心網(wǎng)友提供的補(bǔ)充2:
艾孜爾江補(bǔ)充使用C#基數(shù)排序算法如下:
///基數(shù)排序
static void RadixSort(List list)
{
int maxValue = list.Max();//列表內(nèi)部方法拿過(guò)來(lái)用用(在Linq中)
int it = 0;//需要幾趟
//maxvalue 9-1 99-2 999-3
//10^0<=9 10^1>9 it=1
//10^0<99 10^1<99 10^2>99 it=2
while (Math.Pow(10, it) <= maxValue)
{
List> buckets = new List>(10);//分10個(gè)桶對(duì)應(yīng)0-9
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
buckets.Add(new List());
}//列表初始化大小
for (int i = 0; i < list.Count; i++)//入桶
{
//989 it=0 989/10^it=989 989%10=9;
int digit = (int)((list[i]) / (Math.Pow(10, it)) % 10);//得到對(duì)應(yīng)桶
buckets[digit].Add(list[i]);
}//全部入桶
list.Clear();//依次取出來(lái)
for (int i = 0; i < buckets.Count; i++)
{
list.AddRange(buckets[i]);
}
it += 1;//繼續(xù)下一次循環(huán)入桶出桶
}
}
熱心網(wǎng)友提供的補(bǔ)充3:
補(bǔ)充一下python的基數(shù)排序代碼實(shí)現(xiàn):
def radix_sort(data):
if not data:
return []
max_num = max(data) # 獲取當(dāng)前數(shù)列中最大值
max_digit = len(str(abs(max_num))) # 獲取最大的位數(shù)
dev = 1 # 第幾位數(shù),個(gè)位數(shù)為1,十位數(shù)為10···
mod = 10 # 求余數(shù)的除法
for i in range(max_digit):
radix_queue = [list() for k in range(mod * 2)] # 考慮到負(fù)數(shù),我們用兩倍隊(duì)列
for j in range(len(data)):
radix = int(((data[j] % mod) / dev) + mod)
radix_queue[radix].append(data[j])
pos = 0
for queue in radix_queue:
for val in queue:
data[pos] = val
pos += 1
dev *= 10
mod *= 10
return data
熱心網(wǎng)友提供的補(bǔ)充4:
go 的補(bǔ)一個(gè)吧:
// 基數(shù)排序
func RadixSort(arr []int) {
// 計(jì)算最長(zhǎng)的數(shù)字
var (
maxVal int
maxLen int
)
for _, v := range arr {
if maxVal < v {
maxVal = v
}
}
for maxVal > 0 {
maxLen++
maxVal /= 10
}
// 循環(huán)進(jìn)行數(shù)據(jù)分配與回歸
var (
base = 1 // 取余基數(shù),初始是1,用于取出每個(gè)元素的倒數(shù)第 i+1 位的值,計(jì)算公式:v / base %10
buckets = [10][]int{} // 基數(shù)桶,10個(gè)
)
for i := 0; i < maxLen; i++ { // 遍歷位
for _, v := range arr { // 遍歷數(shù)組
d := v / base % 10 // 每個(gè)數(shù)字當(dāng)前位值
buckets[d] = append(buckets[d], v) // 存入對(duì)應(yīng)桶中
}
// 將桶中元素還原到arr
idx := 0
for x, bucket := range buckets {
if len(bucket) == 0 {
continue
}
for _, v := range bucket {
arr[idx] = v
idx++
}
// 桶清空
buckets[x] = []int{}
}
base *= 10 // 基數(shù)*10
}
}
熱心網(wǎng)友提供的補(bǔ)充5:
補(bǔ)上python的實(shí)現(xiàn)代碼:
def radixSort(nums):
"""
基數(shù)排序,數(shù)組元素必須是正整數(shù)
>>>nums = [334, 5, 67, 345, 7, 99, 4, 23, 78, 45, 1, 3453, 23424]
>>>radixSort(nums)
>>>[1, 4, 5, 7, 23, 45, 67, 78, 99, 334, 345, 3453, 23424]
"""
#遍歷數(shù)組獲取數(shù)組最大值和最大值對(duì)應(yīng)的位數(shù)
maxValue = nums[0]
for n in nums:
maxValue = max(n, maxValue)
#迭代次數(shù)
iterCount = len(str(maxValue))
for i in range(iterCount):
#定義桶,大小為10,對(duì)應(yīng)0-9
bucket = [[] for _ in range(10)]
for n in nums:
index = (n//10**i)%10
bucket[index].append(n)
#nums數(shù)組清零,并合并桶內(nèi)元素至nums
nums.clear()
for b in bucket:
nums.extend(b)
print(nums)
return nums
nums = [334, 5, 67, 345, 7, 99, 4, 23, 78, 45, 1, 3453, 23424]
radixSort(nums)
熱心網(wǎng)友提供的補(bǔ)充6:
上面 Java 版本有點(diǎn)問(wèn)題:
for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
// 考慮負(fù)數(shù)的情況,這里擴(kuò)展一倍隊(duì)列數(shù),其中 [0-9]對(duì)應(yīng)負(fù)數(shù),[10-19]對(duì)應(yīng)正數(shù) (bucket + 10)
int[][] counter = new int[mod * 2][0];
....
}
counter 數(shù)組的定義,會(huì)隨著 mod 不斷乘 10 變得越來(lái)越大。理論上 counter 數(shù)組只需要容量為 20 就可以表示負(fù)數(shù)與正數(shù)的所有數(shù)字字符。
另外,方法 getMaxDigit 計(jì)算數(shù)字的最大長(zhǎng)度,只考慮到最大值的長(zhǎng)度,沒(méi)有考慮當(dāng)存在負(fù)數(shù)時(shí),最小值負(fù)數(shù)的字符長(zhǎng)度也可能是最大的長(zhǎng)度。
更新后的版本:
/** 基數(shù)排序 */
public class RadixSort {
public int[] sort(int[] arr) {
int maxDigit = getMaxDigit(arr);
return radixSort(arr, maxDigit);
}
/** * 獲取最高位數(shù) */ private int getMaxDigit(int[] arr) {
int maxValue = getMaxValue(arr);
int minValue = getMinValue(arr);
return Math.max(getNumLength(maxValue), getNumLength(minValue));
}
private int getMaxValue(int[] arr) {
int maxValue = arr[0];
for (int value : arr) {
if (maxValue < value) {
maxValue = value;
}
}
return maxValue;
}
private int getMinValue(int[] arr) {
int minValue = arr[0];
for (int value : arr) {
if (minValue > value) {
minValue = value;
}
}
return minValue;
}
protected int getNumLength(long num) {
if (num == 0) {
return 1;
}
int lenght = 0;
for (long temp = num; temp != 0; temp /= 10) {
lenght++;
}
return lenght;
}
private int[] radixSort(int[] arr, int maxDigit) {
int mod = 10;
int dev = 1;
for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
// 考慮負(fù)數(shù)的情況,這里擴(kuò)展一倍隊(duì)列數(shù),其中 [0-9]對(duì)應(yīng)負(fù)數(shù),[10-19]對(duì)應(yīng)正數(shù) (bucket + 10) int[][] counter = new int[20][0];
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + 10;
counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]);
}
int pos = 0;
for (int[] bucket : counter) {
for (int value : bucket) {
arr[pos++] = value;
}
}
}
return arr;
}
/** * 自動(dòng)擴(kuò)容,并保存數(shù)據(jù) * * @param arr * @param value */ private int[] arrayAppend(int[] arr, int value) {
arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);
arr[arr.length - 1] = value;
return arr;
}
}
以上為基數(shù)排序算法詳細(xì)介紹,插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等排序算法各有優(yōu)缺點(diǎn),用一張圖概括: 

關(guān)于時(shí)間復(fù)雜度
平方階 (O(n2)) 排序 各類簡(jiǎn)單排序:直接插入、直接選擇和冒泡排序。
線性對(duì)數(shù)階 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和歸并排序;
O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之間的常數(shù)。 希爾排序
線性階 (O(n)) 排序 基數(shù)排序,此外還有桶、箱排序。
關(guān)于穩(wěn)定性
穩(wěn)定的排序算法:冒泡排序、插入排序、歸并排序和基數(shù)排序。
不是穩(wěn)定的排序算法:選擇排序、快速排序、希爾排序、堆排序。
名詞解釋:
n:數(shù)據(jù)規(guī)模
k:"桶"的個(gè)數(shù)
In-place:占用常數(shù)內(nèi)存,不占用額外內(nèi)存
Out-place:占用額外內(nèi)存
穩(wěn)定性:排序后 2 個(gè)相等鍵值的順序和排序之前它們的順序相同