關於桶式排序，其實以前見到過，當成了乙個排序技巧來記了。具體就是，有乙個序列，有n個數，並且每個數取值範圍是0~100。問如何快速的進行排序。那麼我們可以很容易想到，就是在開乙個大小為一百的陣列，並且初始化為0，然後遍歷所給的序列，比如遍歷到了23，就把23放入新開陣列下標為23的位置上，具體表現在加1，這樣最後在重新遍歷新開的陣列，當元素不為0時輸出下標，這樣序列就從小到大排好了。
其當然有一些弊端，就是資料範圍問題。當序列中有乙個數值是100000，那就得開乙個很大的陣列，顯然，這個演算法還可以優化。那就是我們可以採用多趟排序。其也稱為多關鍵字排序，稱為基數排序。下面舉例說明。如果一段序列，為203，1，23，234，901
2345
6789
第一趟1
2349
第二趟23
234第三趟
203
排列的最後結果為：1，9，23，203，234。
應尤為注意的是，每個桶內的數字都是有著嚴格的順序的，它們遵從先進先出的原則！第一趟是按個位進行入相應的桶，第二趟是根據十位進行依次入桶，第三趟是根據百位進行入桶。
下面分析其演算法的時間複雜度：其最好最壞的情況都是o（d*(n+rd))。其中d是進行的趟數，n是序列中元素的個數，rd是桶數，如本個例子是桶數為10。如何理解呢，因為每一趟，我們都需要遍歷n個關鍵字進行入桶。之後再進行第二次入桶時，我們需要遍歷每乙個桶進行收集。所以其時間複雜度是如此。
關於其空間複雜度：是o（rd)。
這個很好理解，因為每個桶就是乙個佇列，需要頭尾指標，所以需要的空間為，o（2*rd)，化簡後就是o（rd)。
總結：基數排序是適用於關鍵字較多，而關鍵字的基數較少。如果按26個字母來排，就需要26個桶，這顯然是不合適的。
資料結構之桶排序（python實現）
coding utf 8 每乙個桶代表乙個區間範圍，裡面可以承載乙個或多個元素 1.建立桶，並確定每乙個桶的區間範圍 2.遍歷原始數列，把元素對號入座放入各個桶中 3.對每個桶內部的元素分別進行排序 4.遍歷所有的桶，輸出所有元素 def buckersort string 1.得到數列的最大值 m...
資料結構排序系列詳解之九 桶排序
基本思想 假定輸入是由乙個隨機過程產生的 0,m 區間上均勻分布的實數。將區間 0,m 劃分為n個大小相等的子區間 桶 將n個輸入元素分配到這些桶中，對桶中元素進行排序，然後依次連線桶輸入0 a 1.n 桶 關鍵字 對映函式 bindex f key 其中，bindex 為桶陣列b的下標 即第bin...
資料結構 基數排序（桶排序）
基數排序和計數排序都屬於 非比較排序 有關計數排序可檢視 基數排序介紹 基數排序 radix sort 屬於 分配式排序 distribution sort 又稱 桶子法 bucket sort 或bin sort，顧名思義，它是透過鍵值的部份資訊，將要排序的元素分配至某些 桶 中，藉以達到排序的作...