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一、介绍
前述的几种排序算法都属于“基于比较的排序算法”，它们通过比较元素间的大小来实现排序。此类排序算法的时间复杂度无法超越𝑂(𝑛log𝑛)。接下来，我们将探讨几种“非比较排序算法”，它们的时间复杂度可以达到线性阶。
「桶排序bucketsort」是分治策略的一个典型应用。它通过设置一些具有大小顺序的桶，每个桶对应一个数据范围，将数据平均分配到各个桶中；然后，在每个桶内部分别执行排序；最终按照桶的顺序将所有数据合并。
二、算法流程
考虑一个长度为𝑛的数组，元素是范围[0,1)的浮点数。桶排序的流程如下所示。
1. 初始化𝑘个桶，将𝑛个元素分配到𝑘个桶中。
2. 对每个桶分别执行排序（本文采用编程语言的内置排序函数）。
3. 按照桶的从小到大的顺序，合并结果。
三、完整代码
def bucket_sort(nums: list[float]):"""桶排序"""# 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素k = len(nums) // 2buckets = [[] for _ in range(k)]# 1. 将数组元素分配到各个桶中for num in nums:# 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]i = int(num * k)# 将 num 添加进桶 ibuckets[i].append(num)# 2. 对各个桶执行排序for bucket in buckets:# 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法bucket.sort()# 3. 遍历桶合并结果i = 0for bucket in buckets:for num in bucket:nums[i] = numi += 1if __name__ == "__main__":# 设输入数据为浮点数，范围为 [0, 1)nums = [0.49, 0.96, 0.82, 0.09, 0.57, 0.43, 0.91, 0.75, 0.15, 0.37]bucket_sort(nums)print("桶排序完成后 nums =", nums)
四、算法特性
桶排序适用于处理体量很大的数据。例如，输入数据包含100万个元素，由于空间限制，系统内存无法一次性加载所有数据。此时，可以将数据分成1000个桶，然后分别对每个桶进行排序，最后将结果合并。
‧ 时间复杂度𝑂(𝑛+𝑘)：假设元素在各个桶内平均分布，那么每个桶内的元素数量为𝑛/𝑘。假设排序单
个桶使用𝑂(𝑛/𝑘log(𝑛/𝑘))时间，则排序所有桶使用𝑂(𝑛log(𝑛/𝑘))时间。当桶数量𝑘比较大时，时间复杂度则趋向于𝑂(𝑛)。合并结果时需要遍历所有桶和元素，花费𝑂(𝑛+𝑘)时间。
‧ 自适应排序：在最坏情况下，所有数据被分配到一个桶中，且排序该桶使用𝑂()时间。
‧ 空间复杂度𝑂(𝑛+𝑘)、非原地排序：需要借助𝑘个桶和总共𝑛个元素的额外空间。
‧ 桶排序是否稳定取决于排序桶内元素的算法是否稳定。
五、如何实现平均分配
桶排序的时间复杂度理论上可以达到𝑂(𝑛)，关键在于将元素均匀分配到各个桶中，因为实际数据往往不是均匀分布的。例如，我们想要将淘宝上的所有商品按价格范围平均分配到10个桶中，但商品价格分布不均，低于100元的非常多，高于1000元的非常少。若将价格区间平均划分为10份，各个桶中的商品数量差距会非常大。
为实现平均分配，我们可以先设定一个大致的分界线，将数据粗略地分到3个桶中。分配完毕后，再将商品较多的桶继续划分为3个桶，直至所有桶中的元素数量大致相等。
如图所示，这种方法本质上是创建一个递归树，目标是让叶节点的值尽可能平均。当然，不一定要每轮将数据划分为3个桶，具体划分方式可根据数据特点灵活选择。
如果我们提前知道商品价格的概率分布，则可以根据数据概率分布设置每个桶的价格分界线。值得注意的是，数据分布并不一定需要特意统计，也可以根据数据特点采用某种概率模型进行近似。
如下图所示，我们假设商品价格服从正态分布，这样就可以合理地设定价格区间，从而将商品平均分配到各个桶中。
