使用C++實現基數排序算法
基數排序是一種非比較型整數排序算法，採用最低有效位優先（LSD）方式，按數字每一位（個位、十位等）排序，無需比較元素大小。其核心思想是通過穩定的計數排序處理每一位，確保低位排序結果在高位排序中保持有序。 實現步驟：1. 找出數組最大數，確定需處理的最高位數；2. 從低位到高位，對每一位用計數排序處理：統計當前位數字頻次，計算位置，從後往前穩定放置元素，最後複製回原數組。 C++代碼中，`countingSort`輔助函數實現按位排序（統計頻次、計算位置、穩定放置），`radixSort`主函數循環處理每一位。時間複雜度爲O(d×(n+k))（d爲最大位數，n爲數組長度，k=10），適用於整數範圍較大的場景。其核心是利用計數排序的穩定性，確保低位排序結果在高位排序中不被破壞。測試結果顯示排序後數組有序，驗證了算法有效性。
閱讀全文使用C++實現計數排序算法
**計數排序**是一種非比較型排序算法，核心思想是通過統計元素出現次數構建排序數組，適用於整數範圍不大的場景（如學生成績、年齡）。 **基本思路**：以數組`[4,2,2,8,3,3,1]`爲例，步驟爲：1. 確定最大值（8），創建計數數組`count`統計各元素出現次數（如`count[2]=2`）；2. 按計數數組順序將元素插入結果數組，得到排序結果`[1,2,2,3,3,4,8]`。 **實現要點**：C++代碼中，先找最大值，統計次數，構建結果數組並複製回原數組。關鍵步驟包括計數數組初始化、統計次數、按次數填充結果數組。 **複雜度**：時間複雜度O(n+k)（n爲數組長度，k爲數據範圍），空間複雜度O(k)。 **適用場景**：非負整數且範圍小，需高效排序；負數可通過偏移量轉換（如加最小值）處理。 計數排序通過“計數-構建”邏輯實現線性時間排序，是處理小範圍整數
閱讀全文使用Python實現基數排序算法
基數排序是一種非比較型整數排序算法，核心思想是按數字每一位（從低位到高位）分桶收集。基本步驟：先確定數組中最大數的位數，再從最低位到最高位，對每一位數字進行“分桶”（0-9共10個桶）和“收集”操作，將當前位數字相同的元素放入同一桶，按桶順序收集更新數組，直至所有位處理完畢。Python實現通過循環位數、計算當前位數字分桶並收集，時間複雜度爲O(d×(n+k))（d爲最大數位數，n爲數組長度，k=10），空間複雜度O(n+k)。適合位數少的整數數組，處理負數時可先轉正數排序再恢復符號。
閱讀全文使用Java實現基數排序算法
基數排序是一種非比較型整數排序算法，通過按數位從低位到高位處理數字，將每個數字按當前數位分配到“桶”中，再按桶順序收集回原數組，重複直至所有數位處理完畢，適合位數少的整數，效率較高。基本思想是“分配-收集-重複”：按當前數位（個位、十位等）分配到對應桶，按桶順序收集回數組，循環處理所有數位。 以數組[5,3,8,12,23,100]爲例，經個位、十位、百位三輪處理完成排序。Java代碼中，通過找到最大數確定最高數位，用`(num / radix) % 10`獲取當前位，以ArrayList爲桶實現分配收集。時間複雜度O(d(n+k))（d爲最大數位數，k=10），空間O(n+k)。該算法穩定，適合整數排序，負數可分離正負後分別排序再合併。
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