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chapter_sorting/counting_sort.md
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@ -16,9 +16,9 @@ comments: true
观察发现，计数排序名副其实，是通过“统计元素数量”来实现排序的。 观察发现，计数排序名副其实，是通过“统计元素数量”来实现排序的。
![counting_sort_overview](counting_sort.assets/counting_sort_overview.png) ![计数排序流程](counting_sort.assets/counting_sort_overview.png)
<p align="center"> Fig. counting_sort_overview </p> <p align="center"> Fig. 计数排序流程 </p>
=== "Java" === "Java"
@ -450,7 +450,7 @@ $$
## 11.6.4. &nbsp; 局限性 ## 11.6.4. &nbsp; 局限性
看到这里，你也许会觉得计数排序太妙了，咔咔一通操作，时间复杂度就下来了。但实际上与其它算法一样，计数排序也无法摆脱“此消彼长”的宿命，**时间复杂度优化的代价是通用型变差**。 看到这里，你也许会觉得计数排序太妙了，咔咔一通操作，时间复杂度就下来了。然而，使用技术排序的前置条件比较苛刻。
**计数排序只适用于非负整数**。若想要用在其他类型数据上，则要求该数据必须可以被转化为非负整数，并且不能改变各个元素之间的相对大小关系。例如，对于包含负数的整数数组，可以先给所有数字加上一个常数，将全部数字转化为正数，排序完成后再转换回去即可。 **计数排序只适用于非负整数**。若想要用在其他类型数据上，则要求该数据必须可以被转化为非负整数，并且不能改变各个元素之间的相对大小关系。例如，对于包含负数的整数数组，可以先给所有数字加上一个常数，将全部数字转化为正数，排序完成后再转换回去即可。