使用Python实现桶排序算法
桶排序是基于分治思想的非比较型排序算法，通过分桶、桶内排序、合并实现整体有序。核心步骤：根据数据分布特点分桶，桶内元素少，用简单排序（如内置排序）处理，最后合并所有桶结果。 适用场景：数据均匀分布且范围有限时效率接近线性（O(n)）；分布不均可能退化为O(n²)，性能低于快速排序。 Python实现（以0-1区间浮点数为例）：创建n个空桶（n为数据长度），按`int(num*n)`分配数据到对应桶，桶内排序后合并所有桶元素。代码简洁，但需根据数据范围调整桶索引计算，优化桶大小避免极端值集中。 总结：适合均匀分布数据，利用分治降低复杂度，需关注数据分布特性以避免性能退化。
阅读全文使用Java实现快速排序算法
快速排序基于分治思想，核心是选基准元素分区（小于和大于基准），递归处理子数组，平均时间复杂度O(n log n)，是常用高效排序算法。基本步骤：选基准（如最右元素），分区后递归排序左右子数组。分区逻辑：以最右元素为基准，定义i指向“小于基准区域”末尾，遍历数组交换小于基准的元素，最后将基准移至正确位置。Java代码实现了该逻辑。时间复杂度平均O(n log n)，最坏O(n²)，空间平均O(log n)。缺点是不稳定排序，最坏性能较差，需注意基准选择优化性能。
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