今天學習演算法中各類排序法，發現時間複雜度基本上都是o(n**2)
突發奇想到乙個比較浪費空間但省時間的排序演算法，其實也不知道意義何在，但記錄一下博君一笑
**如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#需要排序的a列表
alist =
[433
,198
,389
,456
,216,21
,133
,495
,262
,249
,208
,471
,402
,425
,156
,496
,245
,184
,299
,457
]max_num = alist[0]
# 建立乙個不可能值，即需要排序的列表中不可能存在的值，用於初始化b列表
# 由於alist我是用randint生成的，所以暫且將該值設為0
impossablenum =
0#儲存最終結果的c列表
clist =
# 取a列表中最大值max
for i in
range
(len
(alist)):
# 時間複雜度n
if max_num < alist[i]
: max_num = alist[i]
# 生成max_num大小的空列表，和max_num大小的"重複"列表
blist =
[impossablenum for i in
range
(max_num +1)
]times =[0
for i in
range
(max_num +1)
]# 用來記錄某乙個值的重複次數，個人認為還能優化，但太懶了
# 將a列表中的每個值放到b列表中，以該值為下標的位置，若重複則times列表記錄重複次數
# 此時b列表中元素已完成排序，但還需精簡和重複值的新增
for i in
range
(len
(alist)):
# 時間複雜度n
n = alist[i]
if blist[n]
== impossablenum:
blist[n]
= n else
: times[n]+=1
# 將b列表中的有用資料按順序放到c列表，並將重複值按照次數新增
for i in
range
(max_num +1)
:# 時間複雜度未知,假設為m
if blist[i]
!= impossablenum:
while times[i]
>=0:
) times[i]-=1
print
(clist)
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