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计数排序是非比较的排序算法，用辅助数组对数组中出现的数字计数，元素转下标，下标转元素
计数排序优缺点
优点：快
缺点：数据范围很大，比较稀疏，会导致辅助空间很大，造成空间的浪费
使用范围：数据较为密集或范围较小时适用。
思路
找出最大元素max
初始化一个max+1的数组
将每个元素的计数存储在数组中各自的索引处
存储计数数组元素的累积和
数组中找到原始数组的每个元素的索引
计数排序代码实现
public class CountingSort { private static int[] countingSort(int[] arr) { //1、求取最大值和最小值，计算中间数组的长度：中间数组是用来记录原始数据中每个值出现的频率 int min = arr[0], max = arr[0]; for (int i : arr) { if (i > max) { max = i; } if (i < min) { min = i; } } //2、有了最大值和最小值能够确定中间数组的长度 //例如存储 5-0+1=6 int[] countArray = new int[max - min + 1]; //3、循环遍历旧数组计数排序: 就是统计原始数组值出现的频率到中间数组B中 for (int i : arr) { countArray[i - min] += 1; //数的位置上+1 } //4、统计数组做变形，后边的元素等于前面的元素之和 for (int i = 1; i < countArray.length; i++) { countArray[i] += countArray[i - 1]; } //5、倒序遍历原始数组，从统计数组中找到正确的位置，输出到结果数组 int[] resultArray = new int[arr.length]; for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) { //给resultArray的当前位置赋值 resultArray[countArray[arr[i] - min] - 1] = arr[i]; //给countArray的位置的值-- countArray[arr[i] - min]--; } return resultArray; } public static void main(String[] args) { int[] arr = {1,28,3,21,11,7,6,18}; int[] sortedArr = countingSort(arr); System.out.println(Arrays.toString(sortedArr)); }}时间复杂度：O(n+k)
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