桶排序：
对于任何一种需要比较的排序算法，其最优的时间下界也在NlogN处，但如果已知了一部分的信息，甚至能将这个时间优化为近乎线性，这便是桶排序的一种想法。对于已知的数据量上下界，为其建立好一个个桶，每遇到一个元素，就将其放进相应的桶里，最后来统计桶中的球的数量。但即便这样还是有些抽象，建议看一些大佬们画的图解。
以及有的时候，我们的数据块并不是整数，而是一个个非常大的节点。它们无法全都装到内存里面去，所有如果仍然执行交换操作，将会浪费非常多的时间在这里。一种简单的操作方法是，为这些数据建立一个指针数组，数组的第一格存放的指针指向最小的数据块，第二格，第三格......
这样，在需要排序的时候，我们实际只需要排序指针的位置，而不需要移动数据本来的位置。从而能减少很多时间。
如下代码是我自己写的桶排序与外部排序的结合，通过链表的方式实现。
全代码：
typedef struct Queue* Position;
typedef struct Node* pNode;
struct Node
{
int Key;
pNode Next;
};
struct Queue
{
pNode Data;
};
Position BucketSort(Node *A,int Size,int MaxNumber)
{
Position P;
P = new Queue[MaxNumber];
pNode tmp;
for (int i = 0; i < MaxNumber; i++)
P[i].Data = NULL;
for (int i = 0; i < Size; i++)
{
tmp = P[A[i].Key].Data;
while (tmp->Next)
tmp = tmp->Next;
tmp->Next = &A[i];
tmp->Next->Next = NULL;
}
return P;
}不是很复杂，主要是针对[0,MaxNumber）区间的一系列能够依靠整数关键字来排序。
基数排序：(算是桶排序的变种)
原理并不复杂。最低位的次序关系将会在其高位的排序中保留下来。
基础的这种算法只能用于排序整数。并且如果算法设计的不是很好，MSD(最高位优先)很可能不稳定。以下代码位LSD(最低位优先)。
int MaxGet(int *Source,int N)
{
int tmp=0;
for (int i = 0; i < N; i++)
{
if (Source[i] > tmp)
tmp = Source[i];
}
return tmp;
}
int BitGet(int A)
{
int d = 0;
while (A > 0)
{
A /= 10;
d++;
}
return d;
}
void RadixSort(int *Source,int N)//Least Significant Digit
{
int MaxNumber = MaxGet(Source,N);
int Bit = BitGet(MaxNumber);
int* tmplist = new int[N];
int* Count = new int[10];
int k = 0,radix = 1;
for (int i = 0; i <= Bit; i++)
{
for (int j = 0; i < 10; j++)
Count[j] = 0;
for (int j = 0; j < N; j++)
{
k = (Source[j]/radix) % 10;
Count[k]++;
}
for (int j = 1; j < 10; j++)
Count[j] = Count[j - 1] + Count[j];
for (int j = N-1; j >=0; j++)
{
k = (Source[j]/radix) % 10;
tmplist[Count[k] - 1] = Source[j];
Count[k]--;
}
for (int j = 0; j < N; j++)
{
Source[j] = tmplist[j];
}
radix *= 10;
}
delete[]tmplist;
delete[]Count;
}①首先获取整个数组中最高的数位(比如最大有1000，那Bit就应该为4)
②建立临时数组tmplist和计数器Count。声明变量。
③进入循环。Count初始化，并统计最低位为 k 的数的个数。
④将Count中保存的个数转换为对应的tmplist中的索引编号
(比方说，Count[0]=2,Count[1]=3。那最低位为0的数就应该摆在tmplist[0~1],而最低位为1的数则在tmplist[2~4]。将计算好的Count[j]-1就是低位相同的数的最高储存索引(比如说tmplist[0~5],那它就会把6存在Count里))。
⑤将每一个数全都按照低位的大小排入tmplist，并将tmplist数据复制到Source中(如果不吝啬代码的长度，可以改为两个数组的交替使用，可以在一定程度上再提高一点效率)。
⑥再按照第二位重复如上操作，直到最高位也结束排序。最后将tmplist和Count的空间都释放掉。