一年的全國高考考生人數為500 萬，分數使用標準分，最低100 ，最高900 ，沒有小數，要求對這500 萬元素的
陣列進行排序。
分析：對500w
資料排序，如果基於比較的先進排序，平均比較次數為o(5000000*log5000000)≈1.112億。但是我們發現，這些資料都有特殊的條件： 100=方法：建立801(900-100)個桶。將每個考生的分數丟進f(score)=score-100的桶中。這個過程從頭到尾遍歷一遍資料只需要500w次。然後根據桶號大小依次將桶中數值輸出，即可以得到乙個有序的序列。而且可以很容易的得到100分有***人，501分有***人。
實際上，桶排序對資料的條件有特殊要求，如果上面的分數不是從100-900，而是從0-2億，那麼分配2億個桶顯然是不可能的。所以桶排序有其侷限性，適合元素值集合並不大的情況。
這個演算法的精妙之處在於第三步中,似乎和分治法的思想有些像,通過不斷縮小判斷方法來不斷降低目標數的位置的模糊度
在乙個檔案中有10g個整數，亂序排列，要求找出中位數。記憶體限制為2g。只寫出思路即可（記憶體限制為2g意思是可以使用2g空間來執行程式，而不考慮本機上其他軟體記憶體占用情況。） 關於中位數：資料排序後，位置在最中間的數值。即將資料分成兩部分，一部分大於該數值，一部分小於該數值。中位數的位置：當樣本數為奇數時，中位數=(n+1)/2 ; 當樣本數為偶數時，中位數為n/2與1+n/2的均值（那麼10g個數的中位數，就第5g大的數與第5g+1大的數的均值了）。
分析：既然要找中位數，很簡單就是排序的想法。那麼基於
位元組的桶排序是乙個可行的方法。
思想：將整型的每1byte作為乙個關鍵字，也就是說乙個整形可以拆成4個keys，而且最高位的keys越大，整數越大。如果高位keys相同，則比較次高位的keys。整個比較過程類似於字串的
字典序。
第一步:把10g整數每2g讀入一次記憶體，然後一次遍歷這536,870,912即（1024*1024*1024）*2 /4個資料。每個資料用位運算">>"取出最高8位(31-24)。這8bits(0-255)最多表示256個桶，那麼可以根據8bit的值來確定丟入第幾個桶。最後把每個桶寫入乙個磁碟檔案中，同時在記憶體中統計每個桶內資料的數量num[256]。
代價：(1) 10g資料依次讀入記憶體的io代價(這個是無法避免的，cpu不能直接在
磁碟上運算)。(2)在記憶體中遍歷536,870,912個資料，這是乙個o(n)的線性
時間複雜度。(3)把256個桶寫回到256個磁碟檔案空間中，這個代價是額外的，也就是多付出一倍的10g資料轉移的時間。
第二步：根據記憶體中256個桶內的數量num[256]，計算中位數在第幾個桶中。很顯然，2,684,354,560個數中位數是第1,342,177,280個。假設前127個桶的資料量相加，發現少於1,342,177,280，把第128個桶資料量加上，大於1,342,177,280。說明，中位數必在
磁碟的第128個桶中。而且在這個桶的第1,342,177,280-n(0-127)個數字上。n(0-127)表示前127個桶的資料量之和。然後把第128個檔案中的整數讀入記憶體。(若資料大致是均勻分布的，每個檔案的大小估計在10g/256=40m左右，當然也不一定，但是超過2g的可能性很小)。注意，**的情況下，這個需要讀入的第128號檔案仍然大於2g，那麼整個讀入仍然可以按照第一步分批來進行讀取。
代價：(1)迴圈計算255個桶中的資料量累加，需要o(m)的代價，其中m<255。(2)讀入乙個大概80m左右檔案大小的io代價。
第三步：繼續以記憶體中的某個桶內整數的次高8bit（他們的最高8bit是一樣的）進行桶排序(23-16)。過程和第一步相同，也是256個桶。
第四步：一直下去，直到最低位元組(7-0bit)的桶排序結束。我相信這個時候完全可以在記憶體中使用一次快排就可以了。
整個過程的
時間複雜度在o(n)的線性級別上(沒有任何
迴圈巢狀)。但主要時間消耗在第一步的第二次記憶體-磁碟資料交換上，即10g資料分255個檔案寫回磁碟上。一般而言，如果第二步過後，記憶體可以容納下存在中位數的某乙個檔案的話，直接快排就可以了（修改者注：我想，繼續桶排序但不寫回磁碟，效率會更高？）。
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Access一些應用
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排序 一些排序的總結
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