桶排序：
有点类似分块的做法
1.初始化桶：根据数据量来确定桶的数量与范围
2.为各个桶分配元素（O(n)）
3.桶内元素排序（需要使用别的排序算法）
4.合并桶（O(k) k是桶的数量）
总的时间复杂度主要取决于桶内元素排序花费的时间，在最优情况下可以达到O(n+k)，适用于数据分布均匀的情况下使用，不然容易变成普通快排一样大量数据堆积到一个桶内降低效率
java
int size;//每个桶放的数据的范围
int cnt;//桶的个数
int minNum, maxNum;//arr数组的最大与最小值
public void bucketSort(int[] arr) {
int minNum = arr.min();//简略写
int maxNum = arr.max();
int range = maxNum - minNum + 1;//总数据范围
int size = range / arr.length() + 1;//桶的大小，即每个桶最多能存放的元素
int count = range / size + 1;//桶的个数；至少要有一个桶所以要+1
ArrayList<Integer>[] bucket = new ArrayList[];//初始化桶
for(int i = 0; i < cnt; i++) bucket[i] = new ArrayList<>();//声明空间
/**
Eg: 对于arr = {1 2 5 8 9 11}为例 min = 1, max = 11, range = 10;
可以求得size = 2, count = 6;
每个桶的数据范围如下(左闭右开)
0 1 2 3 4 5
min+size*0--min+size*1 min+size*1--min+size*2 min+size*2--min+size*3 .............
所以对于一个数num我们可以很容易判断它应该存到哪个桶中index = (num - min) / size
*/
for(int num : arr) {
int index = (num - min) / size;//要放在哪个桶
//可以使用插入排序 这里直接添加了
bucket[index].add(num);
}
//也可先一股脑放入桶待全部数放完后对每个桶使用快排
//排序完后合并桶
int cnt = 0;
for(int i = 0; i < count; i++) {//遍历桶
for(int j = 0; j < bucket[i].length(); j++) {
arr[cnt++] = bucket[i].get(j);
}
}
}