引言

計數排序是桶排序思想的一種具體實現，針對一些具有特殊限制的樣本數據，如公司員工年齡，那么樣本數據本身就一定在0~200之間，針對這樣的數據，使用從0到200 的桶數組，桶的位置已經是有序的，只需要將對應年齡的數據放入對應的桶，比如，24歲的員工有10人，那么就往 24 號桶中放10個數據。將所有員工年齡數據放入桶數組中后，只需要再次將它們放回到原數組就可以實現排序了：

一、代碼實現

public static void countSort(int[] arr) {if (arr == null || arr.length < 2)return;// 找到數組中的最大值int max = Integer.MIN_VALUE;for (int i = 0; i < arr.length; i++) {max = Math.max(max, arr[i]);}// 為了能夠覆蓋到最后一個值，需要+1int[] buckets = new int[max + 1];// 桶的下標記錄數據，桶中的元素記錄數據數量for (int i = 0; i < arr.length; i++) {buckets[arr[i]]++;}int i = 0;// 循環桶數組for (int j = 0; j < buckets.length; j++) {// 如果桶中有元素，那么執行放回操作，并遞減，直到取出所有元素while (buckets[j]-- > 0) {// 桶下標代表數據本身，因此直接以下標作為返回的數據arr[i++] = j;}}}

二、計數排序的時間復雜度

計數排序是多個循環操作的累加。

首先是遍歷數組，求得一個最大值，來決定桶的個數，時間復雜度是O(N)；

然后是將所有元素計數到輔助的桶數組中，時間復雜度是O(N);

隨后，通過遍歷桶數組，選出存有數據的桶，并依次取出累計個數的元素并返回到原數組中，雖然for循環嵌套了while循環，但實際上while只是把桶中的元素全部取出，其for + while操作的次數一定等于元素個數N，因此時間復雜度同樣是O(N)。

所以，最后得出計數排序的時間復雜度是 O(N) + O(N) + O(N) = O(3N) 忽略倍數即為 O(N)。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的排序算法 —— 计数排序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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