基数排序

上一节介绍了计数排序，它适用于数据量 $n$ 较大但数据范围 $m$ 较小的情况。假设我们需要对 $n={10}^6$ 个学号进行排序，而学号是一个 $8$ 位数字，这意味着数据范围 $m={10}^8$ 非常大，使用计数排序需要分配大量内存空间，而基数排序可以避免这种情况。

基数排序（radix sort）的核心思想与计数排序一致，也通过统计个数来实现排序。在此基础上，基数排序利用数字各位之间的递进关系，依次对每一位进行排序，从而得到最终的排序结果。

算法流程

以学号数据为例，假设数字的最低位是第 $1$ 位，最高位是第 $8$ 位，基数排序的流程如下图所示。

1. 初始化位数 $k=1$ 。
2. 对学号的第 $k$ 位执行“计数排序”。完成后，数据会根据第 $k$ 位从小到大排序。
3. 将 $k$ 增加 $1$ ，然后返回步骤 2. 继续迭代，直到所有位都排序完成后结束。

下面剖析代码实现。对于一个 $d$ 进制的数字 $x$ ，要获取其第 $k$ 位 $x_k$ ，可以使用以下计算公式：

$$x_k=\lfloor \frac{x}{d^{k-1}}\rfloor modd$$

其中 $\lfloor a\rfloor$ 表示对浮点数 $a$ 向下取整，而 $mod:d$ 表示对 $d$ 取模（取余）。对于学号数据，$d=10$ 且 $k\in [1,8]$ 。

此外，我们需要小幅改动计数排序代码，使之可以根据数字的第 $k$ 位进行排序：

[file]{radix_sort}-[class]{}-[func]{radix_sort}

为什么从最低位开始排序？

在连续的排序轮次中，后一轮排序会覆盖前一轮排序的结果。举例来说，如果第一轮排序结果 $a<b$ ，而第二轮排序结果 $a>b$ ，那么第二轮的结果将取代第一轮的结果。由于数字的高位优先级高于低位，因此应该先排序低位再排序高位。

算法特性

相较于计数排序，基数排序适用于数值范围较大的情况，但前提是数据必须可以表示为固定位数的格式，且位数不能过大。例如，浮点数不适合使用基数排序，因为其位数 $k$ 过大，可能导致时间复杂度 $O(nk)\gg O(n^2)$ 。

• 时间复杂度为 $O(nk)$、非自适应排序：设数据量为 $n$、数据为 $d$ 进制、最大位数为 $k$ ，则对某一位执行计数排序使用 $O(n+d)$ 时间，排序所有 $k$ 位使用 $O((n+d)k)$ 时间。通常情况下，$d$ 和 $k$ 都相对较小，时间复杂度趋向 $O(n)$ 。
• 空间复杂度为 $O(n+d)$、非原地排序：与计数排序相同，基数排序需要借助长度为 $n$ 和 $d$ 的数组 res 和 counter 。
• 稳定排序：当计数排序稳定时，基数排序也稳定；当计数排序不稳定时，基数排序无法保证得到正确的排序结果。