计数排序简介

概念 ：

计数排序是一种非比较的线性时间复杂度排序算法，它通过统计每个元素在待排序数组中出现的次数，然后根据统计信息将元素放回原数组中，从而实现排序。

算法步骤 ：

1. 找出待排序数组中的最大值max和最小值min。
2. 创建一个计数数组count，长度为max-min+1，并将所有元素初始化为0。
3. 遍历待排序数组，统计每个元素出现的次数，将计数结果存储在count数组中。
4. 对count数组进行累加操作，使得count[i]表示小于等于元素i的元素个数。
5. 创建一个与待排序数组大小相同的临时数组result。
6. 从后往前遍历待排序数组，根据count数组中的累加结果，将元素放入result数组中的正确位置。
7. 将result数组复制回原数组，排序完成。

算法特点 ：

• 计数排序是稳定的排序算法，相同元素的相对顺序不会改变。
• 算法的时间复杂度为O(n+k)，其中n为待排序数组的大小，k为计数数组的大小。
• 计数排序适用于待排序数组中元素范围较小且分布均匀的情况。

优点 ：

• 计数排序是线性时间复杂度的排序算法，相对于比较排序算法具有较快的排序速度。
• 算法的实现相对简单，不需要进行元素之间的比较。

缺点 ：

• 计数排序的空间复杂度较高，需要额外的计数数组来存储统计信息。
• 当待排序数组的元素范围较大时，计数数组的大小也会相应增大，导致算法的空间占用过大。

适用场景 ：

• 待排序数组中元素范围较小且分布均匀的情况下，计数排序是一个较好的选择。
• 当需要排序的元素是整数或者可以映射为整数时，计数排序也是一个可行的算法。

实现代码 ：

import java.util.Arrays;
public class CountingSort {
    public static void countingSort(int[] arr) {
        int max = getMaxValue(arr);
        int min = getMinValue(arr);
        int range = max - min + 1;

        int[] count = new int[range];
        int[] result = new int[arr.length];

        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            count[arr[i] - min]++;
        }

        for (int i = 1; i < range; i++) {
            count[i] += count[i - 1];
        }

        for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) {
            result[count[arr[i] - min] - 1] = arr[i];
            count[arr[i] - min]--;
        }

        System.arraycopy(result, 0, arr, 0, arr.length);
    }

    private static int getMaxValue(int[] arr) {
        int max = arr[0];
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            if (arr[i] > max) {
                max = arr[i];
            }
        }
        return max;
    }

    private static int getMinValue(int[] arr) {
        int min = arr[0];
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            if (arr[i] < min) {
                min = arr[i];
            }
        }
        return min;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {5, 2, 9, 1, 5, 6, 3};
        countingSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
}