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 <li>插入排序每轮将待排序区间内元素插入至已排序区间的正确位置，从而实现排序。插入排序的时间复杂度虽为 <span class="arithmatex">\(O(N^2)\)</span> ，但因为总体操作少而很受欢迎，一般用于小数据量的排序工作。</li>
 <li>快速排序基于哨兵划分操作实现排序。在哨兵划分中，有可能每次都选取到最差的基准数，从而导致时间复杂度劣化至 <span class="arithmatex">\(O(N^2)\)</span> ，通过引入中位数基准数或随机基准数可大大降低劣化概率。尾递归方法可以有效减小递归深度，将空间复杂度优化至 <span class="arithmatex">\(O(\log N)\)</span> 。</li>
 <li>归并排序包含划分和合并两个阶段，是分而治之的标准体现。对于归并排序，排序数组需要借助辅助数组，空间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(N)\)</span> ；而排序链表的空间复杂度可以被优化至 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。</li>
-<li>下图总结对比了各个排序算法的运行效率与特性。其中，桶排序中 <span class="arithmatex">\(k\)</span> 为桶的数量；基数排序仅适用于正整数、字符串、特定格式的浮点数，<span class="arithmatex">\(k\)</span> 为最大数字的位数。</li>
+<li>桶排序分为三步，数据分桶、桶内排序、合并结果，体现分治策略，适用于体量很大的数据。桶排序的难点在于数据的平均划分。</li>
+<li>计数排序是桶排序的一种特例，通过统计数据出现次数来实现排序；适用于数据量大但数据范围不大的情况，并且要求数据可以被转化为正整数。</li>
+<li>基数排序通过依次排序各位来实现数据排序，要求数据可以被表示为固定位数的数字。</li>
 </ul>
 <p><img alt="排序算法对比" src="../summary.assets/sorting_algorithms_comparison.png" /></p>
 <p align="center"> Fig. 排序算法对比 </p>