算法是学会一个程序基本语法之后要做得事，我个人所了解的基本算法有冒泡排序，插入排序，归并排序，堆排序，桶排序，快速排序 希尔排序，选择排序，计数排序，其中希尔排序是插入排序的进阶版，复杂度会略低一点。 计数排序会简单一些，计数排序是一个非基于比较的排序算法，对输入的数据有附加的限制条件： 1、输入的线性表的元素属于有限偏序集S； 2、设输入的线性表的长度为n，|S|=k（表示集合S中元素的总数目为k），则k=O(n)。 在这两个条件下，计数排序的复杂性为O(n)。 计数排序的基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元素x，确定该序列中值小于x的元素的个数（此处并非比较各元素的大小，而是通过对元素值的计数和计数值的累加来确定）。一旦有了这个信息，就可以将x直接存放到最终的输出序列的正确位置上。 稳定性： 排序算法是稳定的，因为在确定最终有序序列而遍历原序列时，遍历的方式是自右往左，从而导致后面的元素一定是排在后面的。时间复杂度为 O ( n + k ) O(n+k) O(n+k)，其中n为要排序的元素个数，k为data中最大的整数加1，空间复杂度为 O ( n + k ) O(n+k) O(n+k)，其中n为要排序的元素个数，k为data中最大的整数加1。func Count(arr []*Data) { var index int = 0 //记录输入序列中待排序字段的最大值 var tmp_len int = 0 for _, data := range arr { if tmp_len < data.No { tmp_len = data.No } } tmp_len++ //创建数组，go不支持动态创建数组，因此用切片 //队列用[]Data切片来表示，因为可以根据索引做到先进先出 tmp_arr := make([][]*Data, tmp_len) for _, data := range arr { tmp_arr[data.No] = append(tmp_arr[data.No], data) } //按照数组的顺序取元素 for i := 0; i < tmp_len; i++ { if tmp_arr[i] != nil { for j := 0; j < len(tmp_arr[i]); j++ { arr[index] = tmp_arr[i][j] index++ } } } 我个人理解的计数排序就是把数转化为下标，不过计数排序适用于数据较密集的数据，因为如果其中某个数过大的话，转化为很大下标的数组会使得数据很分散，大量浪费空间。总而言之每个排序算法都有自己使用的环境，没有绝对的好和绝对的坏。
