计数排序在python中实现高效，适用于整数数据集。1.基本实现：通过辅助数组记录整数出现次数，重建排序数组。2.高级用法：支持负数排序。3.优化：注意浮点数处理和空间复杂度，结合其他排序算法使用。
在Python中实现计数排序是一种有趣且高效的方法，特别是当你处理整数数据集时。计数排序的核心思想是利用一个辅助数组来记录每个整数出现的次数，然后根据这些计数重建排序后的数组。
让我们从基本的实现开始，然后探讨一些高级用法和可能的优化点。
首先，我们需要理解计数排序的基本原理。它假设输入是由一组整数构成的，并且这些整数都在一个特定的范围内。假设我们有一个数组arr，其中包含从0到k的整数。我们可以创建一个辅助数组count，其大小为k+1，用来存储每个整数出现的次数。
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以下是一个简单的计数排序实现：
def counting_sort(arr): if not arr: return [] # 找到数组中的最大值 max_value = max(arr) # 初始化计数数组 count = [0] * (max_value + 1) # 统计每个元素的出现次数 for num in arr: count[num] += 1 # 重建排序后的数组 sorted_arr = [] for i in range(len(count)): sorted_arr.extend([i] * count[i]) return sorted_arr# 示例使用arr = [4, 2, 2, 8, 3, 3, 1]sorted_arr = counting_sort(arr)print(sorted_arr) # 输出: [1, 2, 2, 3, 3, 4, 8]
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