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一、概述

三種時間復雜度是O(n)的線性排序算法:桶排序、計數排序、基數排序。

二、相似點

這三種排序算法都利用了桶的概念,但對桶的使用方法上有明顯差異:

  • 基數排序:根據鍵值的每位數字來分配桶;
  • 計數排序:每個桶只存儲單一鍵值;
  • 桶排序:每個桶存儲一定范圍的數值;

三、適用場景

桶排序比較適合用在外部排序中。所謂的外部排序就是數據存儲在外部磁盤中,數據量比較大,內存有限,無法將數據全部加載到內存中。

計數排序只能用在數據范圍不大的場景中,如果數據范圍k比要排序的數據n大很多,就不適合用計數排序了。而且,計數排序只能給非負整數排序,如果要排序的數據是其他類型的,要將其在不改變相對大小的情況下,轉化為非負整數。

基數排序對要排序的數據是有要求的,需要可以分割出獨立的“位”來比較,而且位之間有遞進的關系,如果a數據的高位比b數據大,那剩下的低位就不用比較了。除此之外,每一位的數據范圍不能太大,要可以用線性排序算法來排序,否則,基數排序的時間復雜度就無法做到O(n)了。

四、復雜度

排序算法

時間復雜度

空間復雜度

是否穩定

桶排序

O(n)

O(n)

穩定

計數排序

O(n)

O(n+k)

穩定

基數排序

O(k*n)

O(n)

穩定

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