diff --git a/chapter_sorting/bucket_sort.md b/chapter_sorting/bucket_sort.md
index e5f4b3e9a..0f53670e9 100644
--- a/chapter_sorting/bucket_sort.md
+++ b/chapter_sorting/bucket_sort.md
@@ -56,13 +56,56 @@ comments: true
 === "C++"
 
     ```cpp title="bucket_sort.cpp"
-    [class]{}-[func]{bucketSort}
+    /* 桶排序 */
+    void bucketSort(vector<float> &nums) {
+        // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
+        int k = nums.size() / 2;
+        vector<vector<float>> buckets(k);
+        // 1. 将数组元素分配到各个桶中
+        for (float num : nums) {
+            // 输入数据范围 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
+            int i = num * k;
+            // 将 num 添加进桶 bucket_idx
+            buckets[i].push_back(num);
+        }
+        // 2. 对各个桶执行排序
+        for (vector<float> &bucket : buckets) {
+            // 使用内置排序函数，也可以替换成其它排序算法
+            sort(bucket.begin(), bucket.end());
+        }
+        // 3. 遍历桶合并结果
+        int i = 0;
+        for (vector<float> &bucket : buckets) {
+            for (float num : bucket) {
+                nums[i++] = num;
+            }
+        }
+    }
     ```
 
 === "Python"
 
     ```python title="bucket_sort.py"
-    [class]{}-[func]{bucket_sort}
+    def bucket_sort(nums: list[float]) -> None:
+        # 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
+        k = len(nums) // 2
+        buckets = [[] for _ in range(k)]
+        # 1. 将数组元素分配到各个桶中
+        for num in nums:
+            # 输入数据范围 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
+            i = int(num * k)
+            # 将 num 添加进桶 i
+            buckets[i].append(num)
+        # 2. 对各个桶执行排序5
+        for bucket in buckets:
+            # 使用内置排序函数，也可以替换成其它排序算法
+            bucket.sort()
+        # 3. 遍历桶合并结果
+        i = 0
+        for bucket in buckets:
+            for num in bucket:
+                nums[i] = num
+                i += 1
     ```
 
 === "Go"
@@ -160,7 +203,7 @@ comments: true
     [class]{}-[func]{bucketSort}
     ```
 
-!!! question "桶排序的应用场景是什么？" 
+!!! question "桶排序的应用场景是什么？"
 
     桶排序一般用于排序超大体量的数据。例如输入数据包含 100 万个元素，由于空间有限，系统无法一次性将所有数据加载进内存，那么可以先将数据划分到 1000 个桶里，再依次排序每个桶，最终合并结果即可。