桶排序，是一種基於非比較的排序方式，時間複雜度o(n)，因此它是是屬於一種「線性排序」。
思想：桶排序的思想是將一組資料分到幾個有序的桶裡，每個桶裡的資料再單獨進行快速排序。每個桶內都排序完成後，再加上本身桶之間已經是有序的，那麼按照桶的順序依次取出每個桶內的資料，最終組成的序列就是有序的。
假如排序陣列的元素個數為n，均勻分布在個數為m的桶中，那麼每個桶中的元素個數為k=n/m,因為每個桶快速排序的時間複雜度為klogk即n/mlog(n/m),那麼m個桶一起就是nlog(n/m),假如桶的個數m跟元素個數n十分接近，那麼最終的時間複雜度為o(n).
如果極端情況下，所有的元素n個都分在乙個桶裡呢？這種情況下時間複雜度就退化成o(nlogn)了。
所以，可以看出桶排序對資料及其分布的要求是十分苛刻的：
1 要求各個桶之間是有序的，這樣每個桶排好序之後，才可以直接根據桶的順序得到最終排序。
2 每個桶之間資料分布式平均的，如果出現上述極端情況，則時間複雜度就會退化為o(nlogn)了。
package com.study.algorithm.sort;
/** * @description:桶排序演算法
*/public class bucketsort
// 陣列最小值
int minvalue = arr[0];
// 陣列最大值
int maxvalue = arr[1];
for (int i = 0; i < arr.length; i++) else if (arr[i] > maxvalue)
}// 桶數量
int bucketcount = (maxvalue - minvalue) / bucketsize + 1;
int buckets = new int[bucketcount][bucketsize];
int indexarr = new int[bucketcount];
// 將陣列中值分配到各個桶裡
for (int i = 0; i < arr.length; i++)
buckets[bucketindex][indexarr[bucketindex]++] = arr[i];
}// 對每個桶進行排序，這裡使用了快速排序
int k = 0;
for (int i = 0; i < buckets.length; i++)
quicksortc(buckets[i], 0, indexarr[i] - 1);
for (int j = 0; j < indexarr[i]; j++) }}
/*** 陣列擴容
** @param buckets
* @param bucketindex
*/private static void ensurecapacity(int buckets, int bucketindex)
buckets[bucketindex] = newarr;
}/**
* 快速排序遞迴函式
** @param arr
* @param p
* @param r
*/private static void quicksortc(int arr, int p, int r)
int q = partition(arr, p, r);
quicksortc(arr, p, q - 1);
quicksortc(arr, q + 1, r);
}/**
* 分割槽函式
** @param arr
* @param p
* @param r
* @return 分割槽點位置
*/private static int partition(int arr, int p, int r)
}swap(arr, i, r);
return i;
}/**
* 交換
** @param arr
* @param i
* @param j
*/private static void swap(int arr, int i, int j)
int tmp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = tmp;
}}
比如現在有10g訂單資料存在外部磁碟的乙個檔案中，我們想將這10g的訂單資料按照從小到大進行排序，但是由於伺服器記憶體有限只有幾百m，無法一次性載入記憶體，這時候就可以利用桶排序進行解決了。
思路:可以先找出這批訂單的最大值和最小值，比如掃瞄一遍檔案，最大值是10萬，最小值是1元，那麼我們可以將這10g的訂單分別劃分到100個桶中，比如：1元到1000元的放在第乙個桶內，1001到2000元的放到第二個桶內，以此類推。每個桶我們最終都會生成乙個檔案，這個小檔案中存放的都是之前劃分的那些訂單資料，我們進行乙個編號，比如(00,01,02,...99).
理想情況：
理想情況下，這10萬的訂單資料均勻分布到100個桶中，每個桶都存放1000個訂單，每個桶即每個子檔案大約是儲存100m的資料，那麼這100個子檔案依次載入到記憶體中進行快速排序，排序完成後。我們依次讀取每個子檔案的資料並寫入到乙個大檔案中，這樣以來這10g的資料就排序完成了。
實際情況：
實際情況是這10g訂單資料不可能是均勻分布的，一般人買東西肯定是金額低的多一些，金額高的就很少了，所以每個桶內不可能是很均勻的，這種情況的處理辦法就是繼續劃分這個資料量大的桶為幾個子桶，一直到每個桶的資料可以被一次性讀入記憶體為止。
由於桶排序是如果基於快排實現，就不是穩定的排序演算法。
如果是基於歸併排序實現的，則可以完成穩定的排序。
桶排序每個桶需要用到外部儲存空間，所以不是原地排序演算法。
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