首页
▼ 算法合集
▼ 加密算法
▼ 凯撒密码
凯撒密码
▼ Hill密码算法
Hill密码算法
▼ 多项式哈希算法
多项式哈希算法
▼ Rail Fence Cipher
Rail Fence Cipher
▼ Graph算法
▼ 关节点
关节点
▼ Bellman-Ford算法
Bellman-Ford算法
▼ 广度优先搜索
广度优先搜索
▼ GraphBridges
桥接模式
▼ 深度优先搜索
深度优先搜索
▼ 检测循环
检测循环
▼ Dijkstra算法
Dijkstra算法
▼ Eulerian Path
欧拉路径
▼ Floyd-Warshall算法
Floyd-Warshall算法
▼ HamiltonianCycle
Hamiltonian Cycle
▼ Kruskal算法
Kruskal算法
▼ Prim算法
Prim算法
▼ 强连通分量
强连通分量
▼ 拓扑排序
拓扑排序
▼ Travelling Salesman Problem
Travelling Salesman
▼ 图像处理算法
▼ Seam Carving算法
内容感知缩放算法
▼ 链表
▼ 反向遍历
反向遍历
▼ GraphTraversal
GraphTraversal
▼ 数学算法
▼ 二进制浮点数
BinaryFloatingPoint
▼ 位操作
位操作算法
▼ 复数
复数
▼ 欧几里得算法
Euclidean Algorithm
▼ Euclidean Distance
欧几里得距离
▼ 阶乘算法
阶乘算法
▼ 快速幂算法
快速幂算法
▼ Fibonacci数列
斐波那契数列
▼ 傅里叶变换
Fourier变换
▼ Horner法
霍纳法则
▼ 整数划分
整数划分
▼ 判断是否为2的幂
判断是否为2的幂
▼ 最小公倍数
最小公倍数
▼ Liu Hui
Liu Hui
▼ 矩阵
Matrix
▼ Pascal三角形
Pascal三角形
▼ Primality Test
素数测试
▼ 质因数
质因数
▼ 弧度计算
弧度计算
▼ 埃拉托色尼筛法
埃拉托色尼筛法
▼ SquareRoot
SquareRoot
▼ MachineLearning
▼ K均值算法
K均值算法
▼ K近邻算法
K近邻算法
▼ 搜索算法
▼ 二分查找算法
二分查找
▼ 插值搜索算法
插值搜索算法
▼ 跳跃搜索算法
跳跃搜索算法
▼ 线性搜索
线性搜索算法
▼ 集合
▼ 笛卡尔积
笛卡尔积
▼ 组合总和
组合总和
▼ 组合算法
组合算法
▼ Fisher-Yates洗牌算法
Fisher-Yates洗牌算法
▼ 背包问题
背包问题
▼ 最长公共子序列
最长公共子序列
▼ 最长递增子序列
最长递增子序列
▼ 最大子数组
最大子数组
▼ 排列组合
排列组合
▼ 幂集
幂集算法
▼ 最短公共超序列
最短公共超序列
▼ Sorting Algorithms
▼ 冒泡排序
冒泡排序
▼ 桶排序算法
桶排序算法
▼ 计数排序算法
计数排序
▼ 堆排序算法
堆排序
▼ 插入排序
插入排序
▼ 归并排序
归并排序
▼ 快速排序算法
快速排序算法
▼ 基数排序
基数排序
▼ 选择排序算法
选择排序算法
▼ 希尔排序
希尔排序
▼ 统计学
▼ 加权随机
加权随机算法
▼ 字符串算法
▼ Hamming距离
Hamming距离
▼ KnuthMorrisPratt算法
Knuth-Morris-Pratt算法
▼ LevenshteinDistance
Levenshtein距离
▼ 最长公共子串
最长公共子串
▼ 回文检测算法
回文检测算法
▼ Rabin-Karp算法
Rabin-Karp算法
▼ 正则表达式匹配
正则表达式匹配
▼ Z算法
Z算法
▼ Tree Data Structure
▼ 广度优先搜索
广度优先搜索
▼ 深度优先搜索
深度优先搜索
▼ 未分类
▼ 最佳买卖股票时机
最佳买卖股票时机
▼ 汉诺塔算法
HanoiTower
▼ 跳跃游戏算法
跳跃游戏
▼ KnightTour
骑士巡逻
▼ N皇后问题
N皇后问题
▼ 雨水收集
雨水收集
▼ 递归楼梯问题
递归楼梯问题
▼ 方阵旋转
方阵旋转
▼ 独特路径
UniquePaths
▼ 数据结构
▼ BloomFilter算法
布隆过滤器
▼ 不相交集数据结构
Disjoint Set
▼ 双向链表
双向链表
▼ Graph
Graph算法
▼ 哈希表
哈希表
▼ Heap数据结构
Heap数据结构
▼ 链表
链表
▼ LRU缓存
LRU缓存
▼ 优先队列
优先队列
▼ 队列
队列
▼ 栈结构
栈结构
▼ Tree Data Structure
树结构
▼ AVL树
AVL树
▼ 二叉搜索树
二叉搜索树
▼ Fenwick树
Fenwick树
▼ 红黑树
红黑树
▼ 线段树
SegmentTree
▼ Trie数据结构
Trie数据结构
计数排序
在其他语言中阅读：
葡萄牙语(README.pt-BR.md)
在计算机科学中，计数排序是一种根据小整数键对对象集合进行排序的算法；也就是说，它是一种整数排序算法。它通过计算每个不同键值的对象数量，并对这些数量进行算术运算来确定输出序列中每个键值的位置。其运行时间与项目数量和最大键值与最小键值之间的差值成线性关系，因此它只适用于键值变化不太大的情况。然而，它通常用作另一种排序算法——基数排序的内置子程序，基数排序可以更有效地处理更大的键。
因为计数排序使用键值作为数组索引，所以它不是比较排序，比较排序的Ω(n log n)下界不适用于它。桶排序可用于许多与计数排序相同的任务，时间分析相似；然而，与计数排序相比，桶排序需要链表、动态数组或大量预先分配的内存来容纳每个桶内的项目集，而计数排序则存储每个桶中的一个数字（项目数量）。
当每个数组元素的数字范围非常小时，计数排序效果最好。
算法
步骤 I
在第一步中，我们计算输入数组 A 中所有元素的数量。然后将结果存储在计数数组 C 中。我们的计数方法如下所示。
步骤 II
在第二步中，我们计算输入数组 A 中有多少元素小于或等于给定索引。Ci = 输入数组中小于或等于 i 的元素数量。
步骤 III
在这一步中，我们利用构建好的计数数组 C 将输入数组 A 的元素放置在已排序的位置，即我们在第二步中构建的结果数组 B。我们使用结果数组 B 存储已排序的元素。这里我们从零开始处理 B 的索引。
复杂性
| 名称 |
最佳情况 |
平均情况 |
最坏情况 |
内存 |
稳定 |
注释 |
| 计数排序 |
n + r |
n + r |
n + r |
n + r |
是 |
数组中最大的数字 |
参考资料