计数排序
计数排序原理：
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找到给定序列的最小值与最大值
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创建一个长度为最大值-最小值+1的数组，初始化都为0
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然后遍历原序列，并为数组中索引为当前值－最小值的值＋１
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此时数组中已经记录好每个值的数量，自然也就是有序的了
例如：
计数排序实现
下面为列表的计数排序
def count_sort(s):
"""计数排序"""
# 找到最大最小值
min_num = min(s)
max_num = max(s)
# 计数列表
count_list = [0]*(max_num-min_num+1)
# 计数
for i in s:
count_list[i-min_num] += 1
s.clear()
# 填回
for ind,i in enumerate(count_list):
while i != 0:
s.append(ind+min_num)
i -= 1
if __name__ == '__main__':
a = [3,6,8,4,2,6,7,3]
count_sort(a)
print(a)
计数排序的缺点
当数值中有非整数时，计数数组的索引无法分配
桶排序
桶排序原理：
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桶排序与计数排序类似，但可以解决非整数的排序
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桶排序相当于把计数数组划分为按顺序的几个部分
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每一部分叫做一个桶，它来存放处于该范围内的数
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然后再对每个桶内部进行排序，可以使用其他排序方法如快速排序
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最后整个桶数组就是排列好的数据，再将其返回给原序列
举例：
桶排序实现
这里选择桶的数量为序列元素个数+1，范围分别是5等分与最大值，和上面那个图一样。
具体问题应该按照具体情况进行桶划分
这里桶内部排序直接调用了sorted
def bucket_sort(s):
"""桶排序"""
min_num = min(s)
max_num = max(s)
# 桶的大小
bucket_range = (max_num-min_num) / len(s)
# 桶数组
count_list = [ [] for i in range(len(s) + 1)]
# 向桶数组填数
for i in s:
count_list[int((i-min_num)//bucket_range)].append(i)
s.clear()
# 回填，这里桶内部排序直接调用了sorted
for i in count_list:
for j in sorted(i):
s.append(j)
if __name__ == '__main__':
a = [3.2,6,8,4,2,6,7,3]
bucket_sort(a)
print(a) # [2, 3, 3.2, 4, 6, 6, 7, 8]
总结
计数排序与桶排序都是以牺牲空间换时间，虽然很快，但由于可能产生大量的空位置导致内存增大，尤其是计数排序。
桶排序中尽量使每个桶中的元素个数均匀分布最好
