本文摘要：Python实现的counting_sort计数排序算法主要用于对给定集合进行排序。首先，检测输入集合是否为空；若为空，则直接返回空列表。接着获取集合的最大值max_val，并创建一个长度为(max_val+1)的计数数组count_arr。遍历输入集合，统计每个元素出现的次数并填充count_arr。然后初始化一个新的已排序集合sorted_coll，根据count_arr中各元素的计数值依次将对应索引的元素添加到sorted_coll中相应次数。最终返回已排序的集合sorted_coll。通过这种方式，counting_sort算法利用了元素的出现频率信息，高效实现了集合的非比较式排序。

转载文章

本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/article/details/126147955。

该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。

作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。

如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

Python:实现counting sort计数排序算法

def counting_sort(collection):# if the collection is empty, returns emptyif collection == []:return []# get some information about the collectioncoll_len = len(collec

本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/it_xiangqiang/article/details/126147955。

该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。

作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。

如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

名词解释

作为当前文章的名词解释，仅对当前文章有效。

计数排序（Counting Sort）：计数排序是一种非基于比较的整数排序算法，适用于待排序数据集中的元素值为一定范围内的整数。在Python实现中，该算法首先找到输入集合中的最大值，然后创建一个与最大值大小相等（加一）的计数数组。接下来，遍历输入集合，统计每个元素出现的次数并将结果存入计数数组。最后，根据计数数组中的计数值，将对应索引的元素按照升序填充到一个新的已排序集合中。由于其利用了元素的出现频率进行排序，因此在数据范围有限且分布均匀的情况下，具有较高的排序效率，时间复杂度为O(n+k)。

非比较型排序（Non-comparative Sorting）：非比较型排序算法是指一类不依赖于元素之间相互比较来进行排序的算法，如计数排序、基数排序和桶排序等。这类算法通常通过对元素直接操作或间接统计信息完成排序，相比于比较型排序算法（如快速排序、归并排序），在特定条件下可以达到更优的时间性能。在本文所描述的Python实现的计数排序算法中，排序过程并不涉及元素间的比较，而是通过统计每个元素的出现频次来决定其在输出序列中的位置。

空间效率（Space Efficiency）：空间效率是衡量算法在运行过程中所需内存资源的一种指标。在讨论排序算法时，空间效率主要关注算法在执行过程中额外占用存储空间的多少。Python实现的计数排序算法的空间效率受到数据范围的影响。当处理的数据范围较大时，需要创建一个与数据范围大小成正比的计数数组，这可能导致较大的内存开销，从而降低了算法的空间效率。在实际应用中，尤其是在处理大规模数据集时，需要权衡排序算法的时间效率和空间效率以选择最合适的解决方案。