桶排序
在计数排序的基础上，如果元素的范围较大（比如在1-1亿之间），如何改造算法？
那么就引出桶排序（Bucket Sort）：首先将数据分为不同的桶，再把元素放到相应的桶中，再对桶中的元素进行排序。
排序思路
-
分桶： 将待排序数据根据某种规则分配到不同的桶中。可以根据数值范围、数据的某个特征等来确定分桶规则。
-
桶内排序： 对每个桶内的数据进行排序。可以使用任何适合的排序算法，通常是插入排序或者快速排序。
-
合并： 将所有桶的结果按顺序合并，即可得到最终有序序列。
代码实现
def bucket_sort(li, n=100, max_num=10000):buckets = [[] for _ in range(n)]for var in li:i = min(var//(max_num//n), n-1) # 下面有详细注释buckets[i].append(var) # 把var放到桶里# 保持桶内的顺序for j in range(len(buckets[i])-1, 0, -1):if buckets[i][j] < buckets[i][j-1]:buckets[i][j], buckets[i][j-1] = buckets[i][j-1], buckets[i][j]else:break# 新建一个列表，把数据放进去sorted_li = []for buc in buckets:sorted_li.extend(buc)return sorted_li# 测试案例
import random
li = [random.randint(0,10000) for i in range(1, 1000000)]
li = bucket_sort(li)
print(li)一些注释
i = min(var//(max_num//n), n-1)n:有几个桶
max_num:数据元素的总个数
max_num // n:每个桶里有几个数
var // (max_num // n):把循环遍历到的数var应该放到哪个桶里
min(var // (max_num // n))遍历到最后一个数时，桶会出现越界的情况，为了避免这种情况，我们总是与n-1比较并取最小值，这样不会出现越界的情况。
数据非常大跑代码会有点慢，耐心等待一下~
运行结果
只截取了开头结尾，数据太多了没截全。
