给定[0..n ^ 3-1]范围内的n个整数的输入集，提供线性时间排序算法。
这是我星期四测试的评论，我不知道如何解决这个问题。
答案 0 :(得分：23)
查看radix sort。
答案 1 :(得分：22)
另请查看相关的排序：pigeonhole sort或counting sort，以及Pukku提到的radix sort。
答案 2 :(得分：8)
当人们说“排序算法”时，他们经常指的是“比较排序算法”，这是任何只依赖于能够问“这个比这个更大还是更小”的算法。因此，如果您仅限于询问有关数据的这一个问题，那么您将永远不会获得超过n * log（n）（这是对数据集的n个阶乘可能排序进行log（n）搜索的结果） 。
如果您可以逃避“比较排序”的约束并询问关于某个数据的更复杂的问题，例如“这个数据的基数10基数是什么”那么您可以提出任意数量的线性时间排序算法，他们只需要更多的内存。
这是一个时间空间权衡。 Comparason排序很少或没有ram并且在N * log（n）时间内运行。基数排序（例如）在O（n）时间和O（log（基数））内存中运行。
答案 3 :(得分：3)
这很简单，如果n = 2且数字是唯一的：
复杂性=＆gt; O（2N）
否则，请使用Radix Sort：
复杂性=＆gt; O（kn）（希望如此）
答案 4 :(得分：3)
wikipedia显示了许多不同的排序算法及其复杂性。你可能想看看它们
答案 5 :(得分：2)
一组有限的数字可以用RANGE位的位图表示。 在这种情况下，一个500mb的位图，所以对于除了巨大的列表之外的任何东西，你最好使用Radix Sort。当您遇到数字k时，设置位图[k] = 1.单遍历列表，O（N）。
答案 6 :(得分：2)
将数字视为三位数字，其中每个数字的范围为0到n-1。使用基数排序对这些数字进行排序。对于每个数字，都会调用计数排序，该计时采用Theta（n + n）时间，因此总运行时间对应于Theta（n）。
答案 7 :(得分：-2)
M;// unsorted array
lngth; //number items of M
for(int i=0; i < lngth; i++)sorted[M[i]];
它本身可能是线性复杂度的算法，但它具有ram的复杂度O（k * N）（N - 数组元素，k - 元素的len）