一、介绍
随着计算机科学的不断发展，排序算法在日常编程中扮演着重要的角。在实际应用中，我们常常需要对一系列数据进行排序，以便更有效地进行搜索、比较和其他操作。而在排序算法中，时间复杂度是一个关键的性能指标，即算法执行所需要的时间与输入规模的关系。本文将围绕Java中时间复杂度为O(n)的排序算法展开讨论。
二、时间复杂度为O(n)的排序算法概述
时间复杂度为O(n)的排序算法是指在最坏情况下，算法的执行时间与输入规模成线性关系。在实际应用中，具有线性时间复杂度的排序算法具有较高的效率和性能，因此备受程序员青睐。在Java中，常见的时间复杂度为O(n)的排序算法包括计数排序、桶排序和基数排序，它们在不同的场景下展现出了优异的性能。
三、计数排序
1. 算法原理
计数排序是一种非比较排序算法，其基本思想是统计每个输入元素中小于它的元素个数，以确定其在输出序列中的位置。具体过程如下：
- 统计每个输入元素的个数，并进行累加
- 依次将元素放入到输出数组中对应的位置
- 减少计数值
2. Java代码示例
下面是计数排序的Java代码示例：
```java
public class CountingSort {
    public void countingSort(int[] arr) {
        int max = Arrays.stream(arr).max().getAsInt();
        int min = Arrays.stream(arr).min().getAsInt();
        int[] count = new int[max - min + 1];
       
        for (int num : arr) {
            count[num - min]++;
        }
        java valueof
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i] > 0) {
                arr[index++] = i + min;
                count[i]--;
            }
        }
    }
}
```
四、桶排序
1. 算法原理
桶排序是一种分配排序算法，其核心思想是将数据分到有限数量的桶中，再对每个桶中的数据分别进行排序。具体过程如下：
- 设置一个定量的数组作为中间桶
- 遍历输入数据，并将数据分配到对应的桶中
- 对每个桶中的数据进行排序
- 按照顺序遍历桶，将数据依次放回原数组
2. Java代码示例
下面是桶排序的Java代码示例：
```java
public class BucketSort {
    public void bucketSort(int[] arr, int bucketSize) {
        int max = Arrays.stream(arr).max().getAsInt();
        int min = Arrays.stream(arr).min().getAsInt();
        int bucketCount = (max - min) / bucketSize + 1;
        List<List<Integer>> buckets = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < bucketCount; i++) {
            buckets.add(new ArrayList<>());
        }
       
        for (int num : arr) {
            int index = (num - min) / bucketSize;
            (index).add(num);

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