在这里既然考虑的只是英文字母，所以各元素的取值无非26种可能，因此我们只需将表长M取作为26，并相应的建立这样一个散列表。而其中的各个桶单元呢，则依次对应于abc一直到z这26个字母。
在建立了这样一个散列表之后，我们的第一项任务就是来填充名为count的这一行。
顾名思义 其中的每一个元素都是一个计数器，分别记录其所对应的那个字母，在输入序列中所出现的次数。
比如，这个2就意味着对应的字母G，在输入序列中总共出现了2次。相应的，B只出现了1次，而A H K之类的字母根本就没有出现。当然 这里的5也意味着M在输入序列中总共出现了5次。
我们不妨来确认一下，1 2 3 4和5 不多不少。
那么，由输入序列如何快速的得到这样一张统计表呢？我说如果输入的规模为n，那么我们应该可以在O(n)的线性时间内完成这个任务，你能想出具体的方法吗？没错，只需遍历一次整个输入集。在此过程中，每遇到一个字符，就对它所对应的那个计数器做累加。形象的说 这样一个过程就犹如将所有的元素分别扔到它所对应的桶单元中，因此这一步骤也称作分配 distribution。
在这幅图中 请留意蓝色的折线，它是什么呢，没错 这条折线恰恰就对应于刚才我们的统计结果。
然而这还不是我们最终所需要的，我们还需要什么呢，这条红色的折线。
此前的那条蓝色折线被称作count是因为它反映了各字符在输入序列中出现的次序，而新的这条红线呢则称作accumulation。
这暗示着它是某种累计值，没错 ，累计值。更精确的说，这条红色折线上的任何一个点，其实都对应于蓝色折线至此之前的所有数值的积分。既然蓝色折线是非负的，所以作为它的积分，这条红色折线是单调非降的。那么红色折线上的这样每一个积分值具体又是什么含义呢
以这里的字母F为例，它总共出现了一次，而对应的积分值为6，这就说明在输入序列中，小于G的字母应该恰为6个。因此，作为这些字母中的最大者F，也自然应该被放在编号为5的位置。而同样的道理，因为字母G所对应的积分值为8，所以输入序列中的这两个字母G，在最终的有序序列中，自然地 也就应该被归入至6到8之间的这个区间 [ 6,8 ）了，具体地 也就是6和7这两个单元.。
由此可见，只要我们能够得到每个字母的统计值以及累计值，就可以根据相邻字母的累计值，确定其在输出序列中所应处的区间范围。
参考资料：邓俊辉《数据结构/c++版》
