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草木不争高，争的是生生不息
—— 25.5.26
选择排序回顾
① 遍历数组：从索引 0 到 n-1（n 为数组长度）。
② 每轮确定最小值：假设当前索引 i 为最小值索引 min_index。从 i+1 到 n-1 遍历，若找到更小元素，则更新 min_index。
③ 交换元素：若 min_index ≠ i，则交换 arr[i] 与 arr[min_index]。
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① 遍历数组：从索引 0 到 n-1（n 为数组长度）。② 每轮确定最小值：假设当前索引 i 为最小值索引 min_index。从 i+1 到 n-1 遍历，若找到更小元素，则更新 min_index。③ 交换元素：若 min_index ≠ i，则交换 arr[i] 与 arr[min_index]。
'''def selectionSort(arr: List[int]):n = len(arr)for i in range(n):min_index = ifor j in range(i+1, n):if arr[j] < arr[min_index]:min_index = jif min_index != i:arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]return arr冒泡排序回顾
① 初始化：设数组长度为 n。
② 外层循环：遍历 i 从 0 到 n-1（共 n 轮）。
③ 内层循环：对于每轮 i，遍历 j 从 0 到 n-i-2。
④ 比较与交换：若 arr[j] > arr[j+1]，则交换两者。
⑤ 结束条件：重复步骤 2-4，直到所有轮次完成。
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① 初始化：设数组长度为 n。② 外层循环：遍历 i 从 0 到 n-1（共 n 轮）。③ 内层循环：对于每轮 i，遍历 j 从 0 到 n-i-1。④ 比较与交换：若 arr[j] > arr[j+1]，则交换两者。⑤ 结束条件：重复步骤 2-4，直到所有轮次完成。
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def bubbleSort(arr: List[int]):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]return arr插入排序回顾
① 遍历未排序元素：从索引 1 到 n-1。
② 保存当前元素：将 arr[i] 存入 current。
③ 元素后移：从已排序部分的末尾（索引 j = i-1）向前扫描，将比 current 大的元素后移。直到找到第一个不大于 current 的位置或扫描完所有元素。
④ 插入元素：将 current 放入 j+1 位置。
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① 遍历未排序元素：从索引 1 到 n-1。② 保存当前元素：将 arr[i] 存入 current。③ 元素后移：从已排序部分的末尾（索引 j = i-1）向前扫描，将比 current 大的元素后移。直到找到第一个不大于 current 的位置或扫描完所有元素。④ 插入元素：将 current 放入 j+1 位置。
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def insertSort(arr: List[int]):n = len(arr)for i in range(n):current = arr[i]j = i - 1while current < arr[j] and j >0:arr[j+1] = arr[j]j -= 1arr[j + 1] = currentreturn arr计数排序回顾
① 初始化：设数组长度为 n，元素最大值为 r。创建长度为 r+1 的计数数组 count，初始值全为 0。
② 统计元素频率：遍历原数组 arr，对每个元素 x，将 count[x] 加 1。
③ 重构有序数组：初始化索引 index = 0。遍历计数数组 count，索引 v 从 0 到 r，若 count[v] > 0，则将 v 填入原数组 arr[index]，并将 index 加 1。count[v] - 1，重复此步骤直到 count[v] 为 0。
④ 结束条件：当计数数组遍历完成时，排序结束。
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输入全为非负整数，且所有元素 ≤ r① 初始化：设数组长度为 n，元素最大值为 r。创建长度为 r+1 的计数数组 count，初始值全为 0。② 统计元素频率：遍历原数组 arr，对每个元素 x，将 count[x] 加 1。③ 重构有序数组：初始化索引 index = 0。遍历计数数组 count，索引 v 从 0 到 r，
若 count[v] > 0，则将 v 填入原数组 arr[index]，并将 index 加 1。
count[v] - 1，重复此步骤直到 count[v] 为 0。④ 结束条件：当计数数组遍历完成时，排序结束。
'''def countingSort(arr: List[int], r: int):# count = [0] * len(r + 1)count = [0 for i in range(r + 1)]for x in arr:count[x] += 1index = 0for v in range(r + 1):while count[v] > 0:arr[index] = vindex += 1count[v] -= 1return arr归并排序回顾
Ⅰ、递归分解列表
① 终止条件：若链表为空或只有一个节点（head is None 或 head.next is None），直接返回头节点。
② 快慢指针找中点：初始化 slow 和 fast 指针，slow 指向头节点，fast 指向头节点的下一个节点。fast 每次移动两步，slow 每次移动一步。当 fast 到达末尾时，slow 恰好指向链表的中间节点。
③ 分割链表：将链表从中点断开，head2 指向 slow.next（后半部分的头节点）。将 slow.next 置为 None，切断前半部分与后半部分的连接。
④ 递归排序子链表：对前半部分（head）和后半部分（head2）分别递归调用 mergesort 函数。
Ⅱ、合并两个有序列表
① 创建虚拟头节点：创建一个值为 -1 的虚拟节点 zero，用于简化边界处理。使用 current 指针指向 zero，用于构建合并后的链表。
② 比较并合并节点：遍历两个子链表 head1 和 head2，比较当前节点的值：若 head1.val <= head2.val，将 head1 接入合并链表，并移动 head1 指针。否则，将 head2 接入合并链表，并移动 head2 指针。每次接入节点后，移动 current 指针到新接入的节点。
③ 处理剩余节点：当其中一个子链表遍历完后，将另一个子链表的剩余部分直接接入合并链表的末尾。
④ 返回合并后的链表：虚拟节点 zero 的下一个节点即为合并后的有序链表的头节点。
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Ⅰ、递归分解列表① 终止条件：若链表为空或只有一个节点（head is None 或 head.next is None），直接返回头节点。② 快慢指针找中点：初始化 slow 和 fast 指针，slow 指向头节点，fast 指向头节点的下一个节点。fast 每次移动两步，slow 每次移动一步。当 fast 到达末尾时，slow 恰好指向链表的中间节点。③ 分割链表：将链表从中点断开，head2 指向 slow.next（后半部分的头节点）。将 slow.next 置为 None，切断前半部分与后半部分的连接。④ 递归排序子链表：对前半部分（head）和后半部分（head2）分别递归调用 mergesort 函数。Ⅱ、合并两个有序列表① 创建虚拟头节点：创建一个值为 -1 的虚拟节点 zero，用于简化边界处理。使用 current 指针指向 zero，用于构建合并后的链表。② 比较并合并节点：遍历两个子链表 head1 和 head2，比较当前节点的值：若 head1.val <= head2.val，将 head1 接入合并链表，并移动 head1 指针。否则，将 head2 接入合并链表，并移动 head2 指针。每次接入节点后，移动 current 指针到新接入的节点。③ 处理剩余节点：当其中一个子链表遍历完后，将另一个子链表的剩余部分直接接入合并链表的末尾。④ 返回合并后的链表：虚拟节点 zero 的下一个节点即为合并后的有序链表的头节点。
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def mergesort(self, head: ListNode):if head is None or head.next is None:return headslow, fast = head, head.nextwhile fast and fast.next:slow = slow.nextfast = fast.next.nexthead2 = slow.nextslow.next = Nonereturn self.merge(self.mergesort(head), self.mergesort(head2))def merge(self, head1: ListNode, head2: ListNode):zero = ListNode(-1)current = zerowhile head1 and head2:if head1.val <= head2.val:current.next = head1head1 = head1.nextelse:current.next = head2head2 = head2.nextcurrent = current.nextcurrent.next = head1 if head1 else head2return zero.next快速排序回顾
Ⅰ、分区函数 Partition
① 随机选择基准元素：根据左右边界下标随机选择基准元素（选择的是元素并非下标），将基准元素赋值变量进行后续比较
② 交换基准元素：将基准元素移动到最左边，将基准元素存储在变量中，
③ 分区操作：对于基准元素右边的元素，找到第一个小于基准元素的值，移动到最左边；对于基准元素左边的元素，找到第一个大于基准元素的值，移动到最右边
④ 返回基准元素的最终位置：循环执行完毕后，基准元素左边的值都小于它，基准元素右边的值都大于它
Ⅱ、递归排序函数
① 定义递归终止条件：当左索引小于右索引时，结束递归
② 分区操作： 执行第一次分区操作，找到基准元素
③ 递归调用分区函数：将基准元素的左边、右边部分分别传入递归函数进行排序
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Ⅰ、分区函数 Partition① 随机选择基准元素：根据左右边界下标随机选择基准元素（选择的是元素并非下标），将基准元素赋值变量进行后续比较② 交换基准元素：将基准元素移动到最左边，将基准元素存储在变量中，③ 分区操作：对于基准元素右边的元素，找到第一个小于基准元素的值，移动到最左边；对于基准元素左边的元素，找到第一个大于基准元素的值，移动到最右边④ 返回基准元素的最终位置：循环执行完毕后，基准元素左边的值都小于它，基准元素右边的值都大于它Ⅱ、递归排序函数① 定义递归终止条件：当左索引小于右索引时，结束递归② 分区操作： 执行第一次分区操作，找到基准元素③ 递归调用分区函数：将基准元素的左边、右边部分分别传入递归函数进行排序
'''def Partition(arr, left, right):idx = random.randint(left, right)arr[left], arr[idx] = arr[idx], arr[left]l = leftr = rightx = arr[l]while l < r:while l < r and x < arr[r]:r -= 1if l < r:arr[l], arr[r] = arr[r], arr[l]l += 1while l < r and x > arr[l]:l += 1if l < r:arr[l], arr[r] = arr[r], arr[l]r -= 1return ldef quickSort(arr, l, r):if l >= r:returnnode = self.quickSort(l, r)self.quickSort(arr, l, node-1)self.quickSort(arr, node+1, r)return arr一、引言
桶排序（Bucket Sort）是一种基于计数的排序算法，工作原理是将数据分到有限数量的桶子里，然后每个桶再分别排序（可以使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序）
二、算法思想
第一步：设置固定数量的空桶。
第二步：把数据放到对应的桶中。
第三步：对每个不为空的桶中数据进行排序。
第四步：拼接不为空的桶中数据，得到结果。
三、算法分析
1.时间复杂度
桶排序属于一种组合排序，因为分入桶中的元素，可以采用任意一种排序，所以时间复杂度还是取决于每个桶中的元素，采用什么排序。
2.空间复杂度
由于采用了额外的桶空间，并且每个元素都需要放入桶中，最多存储的个数就是元素个数，所以空间复杂度为O(n)。
3.算法的优点
① 排序速度快：适用于一定范围内的整数或浮点数排序，不需要比较元素之间的大小，因此排序速度较快。
② 稳定性：桶排序是一种稳定的排序算法。
4.算法的缺点
① 占用内存空间：当数据范围较大时，需要的桶数量较多，会消耗较多的内存空间。
② 不适合大规模数据：桶排序是一种线性排序，不适合大规模数据排序。
四、实战练习
451. 根据字符出现频率排序
给定一个字符串
s，根据字符出现的 频率 对其进行 降序排序 。一个字符出现的 频率 是它出现在字符串中的次数。返回 已排序的字符串 。如果有多个答案，返回其中任何一个。
示例 1:
输入: s = "tree" 输出: "eert" 解释: 'e'出现两次，'r'和't'都只出现一次。 因此'e'必须出现在'r'和't'之前。此外，"eetr"也是一个有效的答案。示例 2:
输入: s = "cccaaa" 输出: "cccaaa" 解释: 'c'和'a'都出现三次。此外，"aaaccc"也是有效的答案。 注意"cacaca"是不正确的，因为相同的字母必须放在一起。示例 3:
输入: s = "Aabb" 输出: "bbAa" 解释: 此外，"bbaA"也是一个有效的答案，但"Aabb"是不正确的。 注意'A'和'a'被认为是两种不同的字符。提示:
1 <= s.length <= 5 * 10^5s由大小写英文字母和数字组成
思路与算法
Ⅰ、桶排序
① 初始化桶和频率数组： 创建字符长度+1的桶bucket，索引 i 表示频率为 i 的字符列表；长度为max的频率数组count，用于记录每个字符的出现次数
② 统计字符频率：通过 ord(char) 获取字符的ASCII码，作为频率数组的索引
③ 将字符按照频率放入桶中：遍历频率数组，将每个字符以频率作为索引放入数组中
④ 返回桶数组：返回桶数组，其中每个桶包含对应频率的字符列表
Ⅱ、频率排序
① 调用桶排序生成桶数组：桶数组 bucket 的索引表示频率，每个桶存储对应频率的字符列表
② 逆序遍历桶数组生成结果字符串：从最高频率（len(s)）开始，确保先处理频率高的字符。对于频率为 i 的每个字符，重复 i 次并拼接到结果字符串。
class Solution:def bucketSort(self, arr, max):n = len(arr)bucket = [ [] for i in range(n + 1)]count = [0 for i in range(max)]for i in range(n):count[ord(arr[i])] += 1for i in range(max):temp = count[i]bucket[temp].append(chr(i))return bucketdef frequencySort(self, s: str) -> str:bucket = self.bucketSort(s, 256)ans = ''# 逆序遍历桶for i in range(len(s), 0, -1):for j in bucket[i]:for k in range(i):ans += jreturn ans