2、代碼實現#include<iostream>using namespace std; void CountSort(int* a,int n){ //1、首先確定要開一個多大的用于統計的數組 int size = 0; int min = a[0]; int max = a[0]; for(int i = 0; i<n; i++) { if(a[i] < min) min = a[i]; if(a[i] > max) max = a[i]; } size = max-min+1; //2、開始進行統計原數組中對應下標出現的數 int* count = new int[size]; memset(count,0,sizeof(int)*size); for(int i = 0; i<n; i++) { count[a[i]-min]++; } //3、遍歷哈希表，將count數組中大于0的數對應出原數組的值， //寫入原數組中 int j = 0; for(int i = 0; i<size; i++) { while(count[i]--) { a[j++] = i+min; } } delete[] count;}//測試函數void TestCountSort(){ int a[10] = {2,5,3,8,3,7,10,9,4,0}; int sz = sizeof(a)/sizeof(a[0]); CountSort(a,sz); for(int i = 0; i<sz; i++) { cout<<a[i]<<" "; } cout<<endl;} 4、時間復雜度和空間復雜度 時間復雜度：O(N) 空間復雜度：O(k)（其中K為要排序的數組的范圍）
5、優缺點 1）缺點：由于計數排序的計數數組的大小是取決于數據的范圍，那么當要進行排序的數據范圍很大時，就需要大量的時間和內存。 2）優點： A：無需進行比較，所以時間上快于任何的比較排序。 B：適用于數據比較集中的數據排序
2、分類： LSD–從低位向高位排 MSD–從高位向低位排3、代碼實現#include<iostream>using namespace std; //給一個數，求這個數有多少位int GetDigit(int* a,size_t n){ int base = 10; int digit = 1; int num = 0; for(int i = 0; i<n; i++) { while(a[i] >= base) { digit++; base *= 10; } } return digit;}void LSDdigit(int* a,int n){ int digit = GetDigit(a,n); //得到位數 int count[10] = {0}; int start[10] = {0}; int base = 1; //開辟一個新的數組，用于存放一次排序后的數 int*temp = new int[n]; while(digit--) { //首先按各位進行統計個位上的數出現的次數 for(int i = 0; i<n; i++) { int num = (a[i]/base)%10; count[num]++; } start[0] = 0; for(int i = 1; i<10; i++) { start[i] = start[i-1]+count[i-1]; } for(int i = 0; i<10; i++) { int num = (a[i]/base)%10; temp[start[num]++] = a[i]; count[num]--; } for(int i = 0; i<10; i++) { a[i] = temp[i]; } base *= 10; } delete[] temp; }//測試函數void TestLSDdigit(){ int a[10] = {73,22,93,43,55,14,28,65,39,81}; int sz = sizeof(a)/sizeof(a[0]); LSDdigit(a,sz); for(int i = 0; i<sz; i++) { cout<<a[i]<<" "; } cout<<endl;}4、時間復雜度和空間復雜度 時間復雜度：O(N*digit) 空間復雜度：O(N)5、適用性
基數排序更適合用于對時間、字符串等這些整體權值未知的數據進行排序。注意：基數排序如果從高位向低位排的話會很麻煩6、缺點 由于是空間換取時間，按位進行排序，那么每一位的數的位置可能會發生巨大的變化，目前硬件的緩存不是很占優勢，并且當內存比較寶貴的時候，就不要采取這種方式進行排序了。
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