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# 11.10   基数排序

上一节我们介绍了计数排序，它适用于数据量 $n$ 较大但数据范围 $m$ 较小的情况。假设我们需要对 $n = 10^6$ 个学号进行排序，而学号是一个 $8$ 位数字，这意味着数据范围 $m = 10^8$ 非常大，使用计数排序需要分配大量内存空间，而基数排序可以避免这种情况。

「基数排序 radix sort」的核心思想与计数排序一致，也通过统计个数来实现排序。在此基础上，基数排序利用数字各位之间的递进关系，依次对每一位进行排序，从而得到最终的排序结果。

## 11.10.1   算法流程

以学号数据为例，假设数字的最低位是第 $1$ 位，最高位是第 $8$ 位，基数排序的流程如图 11-18 所示。

1. 初始化位数 $k = 1$ 。
2. 对学号的第 $k$ 位执行“计数排序”。完成后，数据会根据第 $k$ 位从小到大排序。
3. 将 $k$ 增加 $1$ ，然后返回步骤 `2.` 继续迭代，直到所有位都排序完成后结束。

![基数排序算法流程](radix_sort.assets/radix_sort_overview.png){ class="animation-figure" }

<p align="center"> 图 11-18 &nbsp; 基数排序算法流程 </p>

下面来剖析代码实现。对于一个 $d$ 进制的数字 $x$ ，要获取其第 $k$ 位 $x_k$ ，可以使用以下计算公式：

$$
x_k = \lfloor\frac{x}{d^{k-1}}\rfloor \bmod d
$$

其中 $\lfloor a \rfloor$ 表示对浮点数 $a$ 向下取整，而 $\bmod \: d$ 表示对 $d$ 取余。对于学号数据，$d = 10$ 且 $k \in [1, 8]$ 。

此外，我们需要小幅改动计数排序代码，使之可以根据数字的第 $k$ 位进行排序。

=== "Python"

    ```python title="radix_sort.py"
    def digit(num: int, exp: int) -> int:
        """获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1)"""
        # 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
        return (num // exp) % 10

    def counting_sort_digit(nums: list[int], exp: int):
        """计数排序（根据 nums 第 k 位排序）"""
        # 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
        counter = [0] * 10
        n = len(nums)
        # 统计 0~9 各数字的出现次数
        for i in range(n):
            d = digit(nums[i], exp)  # 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
            counter[d] += 1  # 统计数字 d 的出现次数
        # 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
        for i in range(1, 10):
            counter[i] += counter[i - 1]
        # 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
        res = [0] * n
        for i in range(n - 1, -1, -1):
            d = digit(nums[i], exp)
            j = counter[d] - 1  # 获取 d 在数组中的索引 j
            res[j] = nums[i]  # 将当前元素填入索引 j
            counter[d] -= 1  # 将 d 的数量减 1
        # 使用结果覆盖原数组 nums
        for i in range(n):
            nums[i] = res[i]

    def radix_sort(nums: list[int]):
        """基数排序"""
        # 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
        m = max(nums)
        # 按照从低位到高位的顺序遍历
        exp = 1
        while exp <= m:
            # 对数组元素的第 k 位执行计数排序
            # k = 1 -> exp = 1
            # k = 2 -> exp = 10
            # 即 exp = 10^(k-1)
            counting_sort_digit(nums, exp)
            exp *= 10
    ```

=== "C++"

    ```cpp title="radix_sort.cpp"
    /* 获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1) */
    int digit(int num, int exp) {
        // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
        return (num / exp) % 10;
    }

    /* 计数排序（根据 nums 第 k 位排序） */
    void countingSortDigit(vector<int> &nums, int exp) {
        // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
        vector<int> counter(10, 0);
        int n = nums.size();
        // 统计 0~9 各数字的出现次数
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
            counter[d]++;                // 统计数字 d 的出现次数
        }
        // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            counter[i] += counter[i - 1];
        }
        // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
        vector<int> res(n, 0);
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            int d = digit(nums[i], exp);
            int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
            res[j] = nums[i];       // 将当前元素填入索引 j
            counter[d]--;           // 将 d 的数量减 1
        }
        // 使用结果覆盖原数组 nums
        for (int i = 0; i < n; i++)
            nums[i] = res[i];
    }

    /* 基数排序 */
    void radixSort(vector<int> &nums) {
        // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
        int m = *max_element(nums.begin(), nums.end());
        // 按照从低位到高位的顺序遍历
        for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
            // 对数组元素的第 k 位执行计数排序
            // k = 1 -> exp = 1
            // k = 2 -> exp = 10
            // 即 exp = 10^(k-1)
            countingSortDigit(nums, exp);
    }
    ```

=== "Java"

    ```java title="radix_sort.java"
    /* 获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1) */
    int digit(int num, int exp) {
        // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
        return (num / exp) % 10;
    }

    /* 计数排序（根据 nums 第 k 位排序） */
    void countingSortDigit(int[] nums, int exp) {
        // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
        int[] counter = new int[10];
        int n = nums.length;
        // 统计 0~9 各数字的出现次数
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
            counter[d]++;                // 统计数字 d 的出现次数
        }
        // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            counter[i] += counter[i - 1];
        }
        // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
        int[] res = new int[n];
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            int d = digit(nums[i], exp);
            int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
            res[j] = nums[i];       // 将当前元素填入索引 j
            counter[d]--;           // 将 d 的数量减 1
        }
        // 使用结果覆盖原数组 nums
        for (int i = 0; i < n; i++)
            nums[i] = res[i];
    }

    /* 基数排序 */
    void radixSort(int[] nums) {
        // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
        int m = Integer.MIN_VALUE;
        for (int num : nums)
            if (num > m)
                m = num;
        // 按照从低位到高位的顺序遍历
        for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
            // 对数组元素的第 k 位执行计数排序
            // k = 1 -> exp = 1
            // k = 2 -> exp = 10
            // 即 exp = 10^(k-1)
            countingSortDigit(nums, exp);
    }
    ```

=== "C#"

    ```csharp title="radix_sort.cs"
    /* 获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1) */
    int Digit(int num, int exp) {
        // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
        return (num / exp) % 10;
    }

    /* 计数排序（根据 nums 第 k 位排序） */
    void CountingSortDigit(int[] nums, int exp) {
        // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
        int[] counter = new int[10];
        int n = nums.Length;
        // 统计 0~9 各数字的出现次数
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int d = Digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
            counter[d]++;                // 统计数字 d 的出现次数
        }
        // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            counter[i] += counter[i - 1];
        }
        // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
        int[] res = new int[n];
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            int d = Digit(nums[i], exp);
            int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
            res[j] = nums[i];       // 将当前元素填入索引 j
            counter[d]--;           // 将 d 的数量减 1
        }
        // 使用结果覆盖原数组 nums
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            nums[i] = res[i];
        }
    }

    /* 基数排序 */
    void RadixSort(int[] nums) {
        // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
        int m = int.MinValue;
        foreach (int num in nums) {
            if (num > m) m = num;
        }
        // 按照从低位到高位的顺序遍历
        for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
            // 对数组元素的第 k 位执行计数排序
            // k = 1 -> exp = 1
            // k = 2 -> exp = 10
            // 即 exp = 10^(k-1)
            CountingSortDigit(nums, exp);
        }
    }
    ```

=== "Go"

    ```go title="radix_sort.go"
    /* 获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1) */
    func digit(num, exp int) int {
        // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
        return (num / exp) % 10
    }

    /* 计数排序（根据 nums 第 k 位排序） */
    func countingSortDigit(nums []int, exp int) {
        // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
        counter := make([]int, 10)
        n := len(nums)
        // 统计 0~9 各数字的出现次数
        for i := 0; i < n; i++ {
            d := digit(nums[i], exp) // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
            counter[d]++             // 统计数字 d 的出现次数
        }
        // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
        for i := 1; i < 10; i++ {
            counter[i] += counter[i-1]
        }
        // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
        res := make([]int, n)
        for i := n - 1; i >= 0; i-- {
            d := digit(nums[i], exp)
            j := counter[d] - 1 // 获取 d 在数组中的索引 j
            res[j] = nums[i]    // 将当前元素填入索引 j
            counter[d]--        // 将 d 的数量减 1
        }
        // 使用结果覆盖原数组 nums
        for i := 0; i < n; i++ {
            nums[i] = res[i]
        }
    }

    /* 基数排序 */
    func radixSort(nums []int) {
        // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
        max := math.MinInt
        for _, num := range nums {
            if num > max {
                max = num
            }
        }
        // 按照从低位到高位的顺序遍历
        for exp := 1; max >= exp; exp *= 10 {
            // 对数组元素的第 k 位执行计数排序
            // k = 1 -> exp = 1
            // k = 2 -> exp = 10
            // 即 exp = 10^(k-1)
            countingSortDigit(nums, exp)
        }
    }
    ```

=== "Swift"

    ```swift title="radix_sort.swift"
    /* 获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1) */
    func digit(num: Int, exp: Int) -> Int {
        // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
        (num / exp) % 10
    }

    /* 计数排序（根据 nums 第 k 位排序） */
    func countingSortDigit(nums: inout [Int], exp: Int) {
        // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
        var counter = Array(repeating: 0, count: 10)
        let n = nums.count
        // 统计 0~9 各数字的出现次数
        for i in nums.indices {
            let d = digit(num: nums[i], exp: exp) // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
            counter[d] += 1 // 统计数字 d 的出现次数
        }
        // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
        for i in 1 ..< 10 {
            counter[i] += counter[i - 1]
        }
        // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
        var res = Array(repeating: 0, count: n)
        for i in stride(from: n - 1, through: 0, by: -1) {
            let d = digit(num: nums[i], exp: exp)
            let j = counter[d] - 1 // 获取 d 在数组中的索引 j
            res[j] = nums[i] // 将当前元素填入索引 j
            counter[d] -= 1 // 将 d 的数量减 1
        }
        // 使用结果覆盖原数组 nums
        for i in nums.indices {
            nums[i] = res[i]
        }
    }

    /* 基数排序 */
    func radixSort(nums: inout [Int]) {
        // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
        var m = Int.min
        for num in nums {
            if num > m {
                m = num
            }
        }
        // 按照从低位到高位的顺序遍历
        for exp in sequence(first: 1, next: { m >= ($0 * 10) ? $0 * 10 : nil }) {
            // 对数组元素的第 k 位执行计数排序
            // k = 1 -> exp = 1
            // k = 2 -> exp = 10
            // 即 exp = 10^(k-1)
            countingSortDigit(nums: &nums, exp: exp)
        }
    }
    ```

=== "JS"

    ```javascript title="radix_sort.js"
    /* 获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1) */
    function digit(num, exp) {
        // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
        return Math.floor(num / exp) % 10;
    }

    /* 计数排序（根据 nums 第 k 位排序） */
    function countingSortDigit(nums, exp) {
        // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
        const counter = new Array(10).fill(0);
        const n = nums.length;
        // 统计 0~9 各数字的出现次数
        for (let i = 0; i < n; i++) {
            const d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
            counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
        }
        // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
        for (let i = 1; i < 10; i++) {
            counter[i] += counter[i - 1];
        }
        // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
        const res = new Array(n).fill(0);
        for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {
            const d = digit(nums[i], exp);
            const j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
            res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
            counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
        }
        // 使用结果覆盖原数组 nums
        for (let i = 0; i < n; i++) {
            nums[i] = res[i];
        }
    }

    /* 基数排序 */
    function radixSort(nums) {
        // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
        let m = Number.MIN_VALUE;
        for (const num of nums) {
            if (num > m) {
                m = num;
            }
        }
        // 按照从低位到高位的顺序遍历
        for (let exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
            // 对数组元素的第 k 位执行计数排序
            // k = 1 -> exp = 1
            // k = 2 -> exp = 10
            // 即 exp = 10^(k-1)
            countingSortDigit(nums, exp);
        }
    }
    ```

=== "TS"

    ```typescript title="radix_sort.ts"
    /* 获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1) */
    function digit(num: number, exp: number): number {
        // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
        return Math.floor(num / exp) % 10;
    }

    /* 计数排序（根据 nums 第 k 位排序） */
    function countingSortDigit(nums: number[], exp: number): void {
        // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
        const counter = new Array(10).fill(0);
        const n = nums.length;
        // 统计 0~9 各数字的出现次数
        for (let i = 0; i < n; i++) {
            const d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
            counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
        }
        // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
        for (let i = 1; i < 10; i++) {
            counter[i] += counter[i - 1];
        }
        // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
        const res = new Array(n).fill(0);
        for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {
            const d = digit(nums[i], exp);
            const j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
            res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
            counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
        }
        // 使用结果覆盖原数组 nums
        for (let i = 0; i < n; i++) {
            nums[i] = res[i];
        }
    }

    /* 基数排序 */
    function radixSort(nums: number[]): void {
        // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
        let m = Number.MIN_VALUE;
        for (const num of nums) {
            if (num > m) {
                m = num;
            }
        }
        // 按照从低位到高位的顺序遍历
        for (let exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
            // 对数组元素的第 k 位执行计数排序
            // k = 1 -> exp = 1
            // k = 2 -> exp = 10
            // 即 exp = 10^(k-1)
            countingSortDigit(nums, exp);
        }
    }
    ```

=== "Dart"

    ```dart title="radix_sort.dart"
    /* 获取元素 _num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1) */
    int digit(int _num, int exp) {
      // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
      return (_num ~/ exp) % 10;
    }

    /* 计数排序（根据 nums 第 k 位排序） */
    void countingSortDigit(List<int> nums, int exp) {
      // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
      List<int> counter = List<int>.filled(10, 0);
      int n = nums.length;
      // 统计 0~9 各数字的出现次数
      for (int i = 0; i < n; i++) {
        int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
        counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
      }
      // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
      for (int i = 1; i < 10; i++) {
        counter[i] += counter[i - 1];
      }
      // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
      List<int> res = List<int>.filled(n, 0);
      for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
        int d = digit(nums[i], exp);
        int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
        res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
        counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
      }
      // 使用结果覆盖原数组 nums
      for (int i = 0; i < n; i++) nums[i] = res[i];
    }

    /* 基数排序 */
    void radixSort(List<int> nums) {
      // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
      // dart 中 int 的长度是 64 位的
      int m = -1 << 63;
      for (int _num in nums) if (_num > m) m = _num;
      // 按照从低位到高位的顺序遍历
      for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
        // 对数组元素的第 k 位执行计数排序
        // k = 1 -> exp = 1
        // k = 2 -> exp = 10
        // 即 exp = 10^(k-1)
        countingSortDigit(nums, exp);
    }
    ```

=== "Rust"

    ```rust title="radix_sort.rs"
    /* 获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1) */
    fn digit(num: i32, exp: i32) -> usize {
        // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
        return ((num / exp) % 10) as usize;
    }

    /* 计数排序（根据 nums 第 k 位排序） */
    fn counting_sort_digit(nums: &mut [i32], exp: i32) {
        // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
        let mut counter = [0; 10];
        let n = nums.len();
        // 统计 0~9 各数字的出现次数
        for i in 0..n {
            let d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
            counter[d] += 1; // 统计数字 d 的出现次数
        }
        // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
        for i in 1..10 {
            counter[i] += counter[i - 1];
        }
        // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
        let mut res = vec![0; n];
        for i in (0..n).rev() {
            let d = digit(nums[i], exp);
            let j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
            res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
            counter[d] -= 1; // 将 d 的数量减 1
        }
        // 使用结果覆盖原数组 nums
        for i in 0..n {
            nums[i] = res[i];
        }
    }

    /* 基数排序 */
    fn radix_sort(nums: &mut [i32]) {
        // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
        let m = *nums.into_iter().max().unwrap();
        // 按照从低位到高位的顺序遍历
        let mut exp = 1;
        while exp <= m {
            counting_sort_digit(nums, exp);
            exp *= 10;
        }
    }
    ```

=== "C"

    ```c title="radix_sort.c"
    /* 获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1) */
    int digit(int num, int exp) {
        // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
        return (num / exp) % 10;
    }

    /* 计数排序（根据 nums 第 k 位排序） */
    void countingSortDigit(int nums[], int size, int exp) {
        // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
        int *counter = (int *)malloc((sizeof(int) * 10));
        // 统计 0~9 各数字的出现次数
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
            int d = digit(nums[i], exp);
            // 统计数字 d 的出现次数
            counter[d]++;
        }
        // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
        for (int i = 1; i < 10; i++) {
            counter[i] += counter[i - 1];
        }
        // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
        int *res = (int *)malloc(sizeof(int) * size);
        for (int i = size - 1; i >= 0; i--) {
            int d = digit(nums[i], exp);
            int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
            res[j] = nums[i];       // 将当前元素填入索引 j
            counter[d]--;           // 将 d 的数量减 1
        }
        // 使用结果覆盖原数组 nums
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            nums[i] = res[i];
        }
    }

    /* 基数排序 */
    void radixSort(int nums[], int size) {
        // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
        int max = INT32_MIN;
        for (size_t i = 0; i < size - 1; i++) {
            if (nums[i] > max) {
                max = nums[i];
            }
        }
        // 按照从低位到高位的顺序遍历
        for (int exp = 1; max >= exp; exp *= 10)
            // 对数组元素的第 k 位执行计数排序
            // k = 1 -> exp = 1
            // k = 2 -> exp = 10
            // 即 exp = 10^(k-1)
            countingSortDigit(nums, size, exp);
    }
    ```

=== "Zig"

    ```zig title="radix_sort.zig"
    // 获取元素 num 的第 k 位，其中 exp = 10^(k-1)
    fn digit(num: i32, exp: i32) i32 {
        // 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
        return @mod(@divFloor(num, exp), 10);
    }

    // 计数排序（根据 nums 第 k 位排序）
    fn countingSortDigit(nums: []i32, exp: i32) !void {
        // 十进制的位范围为 0~9 ，因此需要长度为 10 的桶
        var mem_arena = std.heap.ArenaAllocator.init(std.heap.page_allocator);
        // defer mem_arena.deinit();
        const mem_allocator = mem_arena.allocator();
        var counter = try mem_allocator.alloc(usize, 10);
        @memset(counter, 0);
        var n = nums.len;
        // 统计 0~9 各数字的出现次数
        for (nums) |num| {
            var d: u32 = @bitCast(digit(num, exp)); // 获取 nums[i] 第 k 位，记为 d
            counter[d] += 1; // 统计数字 d 的出现次数
        }
        // 求前缀和，将“出现个数”转换为“数组索引”
        var i: usize = 1;
        while (i < 10) : (i += 1) {
            counter[i] += counter[i - 1];
        }
        // 倒序遍历，根据桶内统计结果，将各元素填入 res
        var res = try mem_allocator.alloc(i32, n);
        i = n - 1;
        while (i >= 0) : (i -= 1) {
            var d: u32 = @bitCast(digit(nums[i], exp));
            var j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
            res[j] = nums[i];       // 将当前元素填入索引 j
            counter[d] -= 1;        // 将 d 的数量减 1
            if (i == 0) break;
        }
        // 使用结果覆盖原数组 nums
        i = 0;
        while (i < n) : (i += 1) {
            nums[i] = res[i];
        }
    }

    // 基数排序
    fn radixSort(nums: []i32) !void {
        // 获取数组的最大元素，用于判断最大位数
        var m: i32 = std.math.minInt(i32);
        for (nums) |num| {
            if (num > m) m = num;
        }
        // 按照从低位到高位的顺序遍历
        var exp: i32 = 1;
        while (exp <= m) : (exp *= 10) {
            // 对数组元素的第 k 位执行计数排序
            // k = 1 -> exp = 1
            // k = 2 -> exp = 10
            // 即 exp = 10^(k-1)
            try countingSortDigit(nums, exp);    
        }
    } 
    ```

!!! question "为什么从最低位开始排序？"

    在连续的排序轮次中，后一轮排序会覆盖前一轮排序的结果。举例来说，如果第一轮排序结果 $a < b$ ，而第二轮排序结果 $a > b$ ，那么第二轮的结果将取代第一轮的结果。由于数字的高位优先级高于低位，我们应该先排序低位再排序高位。

## 11.10.2 &nbsp; 算法特性

相较于计数排序，基数排序适用于数值范围较大的情况，**但前提是数据必须可以表示为固定位数的格式，且位数不能过大**。例如，浮点数不适合使用基数排序，因为其位数 $k$ 过大，可能导致时间复杂度 $O(nk) \gg O(n^2)$ 。

- **时间复杂度 $O(nk)$**：设数据量为 $n$、数据为 $d$ 进制、最大位数为 $k$ ，则对某一位执行计数排序使用 $O(n + d)$ 时间，排序所有 $k$ 位使用 $O((n + d)k)$ 时间。通常情况下，$d$ 和 $k$ 都相对较小，时间复杂度趋向 $O(n)$ 。
- **空间复杂度 $O(n + d)$、非原地排序**：与计数排序相同，基数排序需要借助长度为 $n$ 和 $d$ 的数组 `res` 和 `counter` 。
- **稳定排序**：与计数排序相同。