本教程介绍 CS61B 中的基数排序，这是一种可以在某些情况下甚至超越归并排序、快速排序的特殊的排序方法，但是牺牲了内存空间

计数排序

连续编号情形

我们需要对一个编号从 0 到 11 的表进行排序

实际上我们可以拿出另一张同样大小的空白表，在遍历左边表时，我们不需要进行比较，就可以直接将元素填到正确的位置上！

这样我们的时间复杂度来到了 $\theta (N)$，避免了之前我们提到的 $NlogN$ 界限
但这种情况你必须保证编号是连续的

花色分类情形

我们要考虑的问题是，我怎么知道第一个红桃应该放在哪里呢？
我们要做的是，扫描两次，第一次扫描来计数每个相同的元素有多少个（同时根据优先级，我们可以知道每个元素的索引是多少），第二次扫描根据第一次扫描的结果来进行放置。

经过第一次扫描后，我可以根据counts表，得出这样一个 Starting Points 的元素索引表，来记录下一个对应的元素应该放置在哪个索引处，每次放置之后，更新索引表中的对应元素

计数排序 vs 快速排序

考虑城市人口排名的情形，城市人口是不连续的，如果在这里我们使用计数排序的话，需要列一个非常非常大的计数表

计数排序

实际上我需要两个变量来表示计数排序，一个用于告诉我元素的数量在增加，第二个变量告诉我，字母表的大小在增加
在花色分类中，字母表大小为4，而在城市人口排名中，字母表的大小为3700万

这样问题可以以两种不同方式增长
如果我们有 k 个不同的种类，而字母表大小为 R，那么时间复杂度为 $\theta (N+R)$ ，空间使用情况仍然为 $\theta (N+R)$
（时间复杂度中的 R 来源于我在第一次遍历数组之后，还需要遍历 R 数组将对应的索引填进去）

基数排序

LSD

我们可以将每一个编号看作一个数字或者具有不同位数的元素
我们从最低有效位开始排序，然后逐步向最高有效位排序，同时每次排序保证是稳定的（也就是相同的数字，相对位置保持不变）

这样我们的时间复杂度为 $\theta (W(N+R))$
其中 N 表示元素的数量，R 表示字母表的大小，W 表示元素的宽度（位数）
相当于对每一位都进行一次计数排序

MSD

但是如果我的字符串非常长，那么 LSD 可能就会变得很慢，归并排序不会在较长的字符串上变慢，因为必须比较所有字符

我们可以从最高有效位开始比较
但是 MSD 会出现不稳定的情况

这样直接从最高位开始进行排序，会因为不稳定导致排序错误
为此，我们可以将其分解成子问题，比如一旦将所有以 a 开头的单词归类，下一步将是对这个子问题进行排序，而这些元素不会越界到 b 的范围

MSD 的时间复杂度有不同的情况

• 最好情况：比较最高位即完成，$\theta (N+R)$
• 最坏情况：需要比较每一位，退化成 LSD ，$\theta (WN+WR)$

LSD vs Merge Sort

实际情况；

• 我们认为字母表是常数，LSD 时间复杂度为 $\theta (WN)$
• 归并排序在 $\theta (NlogN)$ 到 $\theta (WNlogN)$ 之间

而具体来说哪一个更好呢？这取决于实际情况

• LSD 更快
  • N非常非常大
  • 比较的字符串之间非常相似
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• 归并排序更快
  • 比较的字符串之间差异非常大
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