希尔排序（Shell Sort）是一种插入排序的改进版本。它是基于插入排序的思想，通过将待排序的元素进行分组，然后对每组进行插入排序，逐步减少分组的大小，最终完成排序。希尔排序的核心思想是将序列分为多个子序列，对每个子序列进行插入排序，然后逐步缩小子序列的长度，直到最后一次对整个序列进行插入排序。
计数排序（Counting Sort）是一种非比较排序算法，它通过确定每个元素在数组中的位置来完成排序。计数排序的核心思想是统计每个元素的出现次数，并根据出现次数确定元素在排序后的最终位置。计数排序适用于待排序元素为确定范围的整数的情况。
桶排序（Bucket Sort）是一种排序算法，它将待排序的元素划分为多个桶，每个桶中存放一定范围内的元素。然后对每个桶中的元素进行排序，最后将所有桶中的元素按桶的顺序依次取出，即得到排好序的序列。桶排序适用于待排序元素分布均匀的情况。
基数排序（Radix Sort）是一种多关键字排序算法，它将待排序元素按照关键字的各个位进行排序。基数排序从最低位开始，对每个关键字进行排序，直到最高位。基数排序可以用于对十进制、二进制等各种进制的数进行排序。基数排序的核心思想是按照关键字的各个位进行分配和收集，通过多次分配和收集来完成排序。
这四种排序算法都有各自的特点和适用范围，可以根据具体问题的要求选择合适的排序算法。
目录
希尔排序
基于插入排序（摸牌）（把插入排序中的1换成了gap)
python
# 希尔排序
def insert_search_gap(li,gap):
for i in range(gap,len(li)): # i 表示趟数，也表示未排序的数的下标
temp = li[i] # 用于存储将要排序的数
j = i-gap # 表示已排序好的数下标
while j >= 0 and li[j] > temp: # 找出能够插入的位置
li[j+gap] = li[j] # 向右移动 空出位置放置li[i]
j -= gap # 下标向前指 继续比较
li[j+gap] = temp
def shell_sort(li):
d = len(li)//2
while d > 0:
insert_search_gap(li,d)
d //= 2
li = list(range(100))
import random
random.shuffle(li)
print(li)
shell_sort(li)
print(li)计数排序O(n)
python
# 计数排序
def count_sort(li,max_count=100): #max_count = 100默认最大的数是100
count = [0 for _ in range(max_count+1)]
for val in li:
count[val] += 1
li.clear()
for ind,val in enumerate(count): # ind列表下标 val下标次数
for j in range(val):
li.append(ind)
import random
li = [random.randint(0,100)for _ in range(1000)]
print(li)
count_sort(li)
print(li)
桶排序
时间复杂度较难讨论
适用于分布均匀且数额较大。
python
# 桶排序 不重要
def bucket_sort(li,n = 100,max_num = 10000):
bucket = [[] for _ in range(n)] # 创建桶
for var in li:
i = min(var //(max_num // n), n-1) # i 表示var放到几号桶 若100桶，但是没有这时候就放在n-1 = 99
bucket[i].append(var)
# 保持桶里边的顺序
for j in range(len(bucket[i])-1,0,-1):
if bucket[i][j] < bucket[i][j-1]:
bucket[i][j],bucket[i][j-1] = bucket[i][j-1], bucket[i][j]
else:
break
sorted_li = []
for buc in bucket:
sorted_li.extend(buc)
return sorted_li
import random
li = [random.randint(0,100)for i in range(10000)]
# print(li)
li = bucket_sort(li)
print(li)基数排序(O(kn))
基数排序
先按照个位进行桶排序（按照个位进桶再依次出来），再按照十位进行桶排序（一样）
基数排序的实现
python
# 基数排序的实现
# 时间复杂度O(kn)（k表示数字位数）
def radix_sort(li):
max_num = max(li) # 最大值9--->1次分桶,99->2,888->3,10000->5
it = 0
while 10 ** it <= max_num:
buckets = [[] for _ in range(10)]
# 分桶
for var in li:
# 取个位it=0，987%10=7
# 取十位987 it=1 987//10->98 98%10=8
# 取百位987 it=2 987//10^it=9 9%10=9
digit = (var//10**it) % 10
buckets[digit].append(var)
li.clear()
for buc in buckets:
li.extend(buc)
it += 1
import random
li = list(range(1000))
random.shuffle(li)
radix_sort(li)
print(li)