茶艺师学算法打卡7：排序（下）
学习笔记
- 所谓线性排序算法，是指时间复杂度是的排序算法，因为不涉及元素之间的比较，代表有桶排序（Bucket sort）、记数排序（Counting sort）、基数排序（Radix sort）。
- 要理解桶排序，我想起了自己在图书馆打工的经历：把读者拿出来的书放回书架，我都会先按照“数学类”“生物类”“语言类”（这是我要途径的书架顺序）把书分好类，在各种的类目里把书按照编号从小到大排好序，这样我推着书车来到书架，就能很快把书插入它应该待的地方......先按照“具有顺序的大类”分类，再在类中排序，最后再连在一起，这就我所理解的桶排序。
- 外部排序，是指数据量过大不能都放进内存里计算的排序方法，桶排序就是比较适合用着这场景。
- 记数排序是桶排序的特殊情况，就是“桶”的颗粒度会更小。这就好比，在给班上的同学考试试卷按照分数排序，实际操作时就很容易把某一分数的试卷放在一起，这样一来也清楚考到了这分数的同学有多少人。这算法稳不稳定得看具体实现，像专栏文章里老师提供的示例就稳定排序，他使用了额外的数组来维持元素之间的相对关系。
- 基数排序，最经典的例子就是手机号排序，从手机号的最低位开始，一位位往上排，而且每一步都要用稳定排序（不然排好的低位就没意义了）。这要求排序的数据能“一位位地比较，且位与位之间有递进关系”，且数据范围还不能太大。
- 可以根据需要实现心目中的“通用、高性能”的排序算法，其实现方法如专栏里所说，选择一个排序算法，然后根据自己的使用需要进行“定制”。比如 go 语言的 sort 包，里面的排序算法就是基于经过特定优化的快速排序算法。
结语
学到这里，借着这些排序算法，我开始感受到了，算法，与其是某大段大段的代码实现，更是一种“如何处理数据，获得结果的策略”。
而是与其把这些排序算法的实现代码背下来，更重要的是吃透这些“策略”。
