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時間復雜度為n的排序算法時間復雜度為O(n)的排序算法有許多種，這些排序算法在排序元素數量較少或者元素已經接近有序時表現良好。下面將介紹其中的三種排序算法：計數排序、桶排序和基數排序。

1.計數排序(CountingSort)：

計數排序是一種穩定的線性時間復雜度排序算法。它在排序過程中不需要比較元素的大小，而是利用元素的值作為計數數組的索引，統計每個元素的出現次數，然后根據計數數組的值將元素放回原數組。

計數排序的步驟如下：

-創建一個計數數組count，大小為最大元素值加一，并初始化為0；

-遍歷原數組，統計每個元素出現的次數，即將元素作為計數數組的索引，對應的計數值加一；

-根據計數數組，重建原數組排序后的順序。

計數排序的時間復雜度為O(n)，其中n為原數組的元素個數。但它的空間復雜度為O(k)，其中k為原數組中不重復元素的個數。

2.桶排序(BucketSort)：

桶排序是一種線性時間復雜度排序算法，它將區間[0,1)劃分為n個相同大小的區間，稱為桶。然后根據元素的值將元素分配到不同的桶中，再對每個桶中的元素進行排序。

桶排序的步驟如下：

-創建n個空桶；

-根據元素值，將元素放入對應的桶中；

-對每個桶中的元素進行排序，可以使用其他排序算法如插入排序等；

-按順序將每個桶中的元素依次放入原數組中。

桶排序的時間復雜度為O(n)，其中n為原數組的元素個數。但桶排序對元素的要求較高，如果元素分布不均勻，則桶排序的效率可能降低。

3.基數排序(RadixSort)：

基數排序是一種穩定的線性時間復雜度排序算法，它根據元素的位數進行排序。基數排序可以分為LSD（LeastSignificantDigit）和MSD（MostSignificantDigit）兩種類型。

LSD基數排序的步驟如下：

-將所有的元素按照最低位進行排序；

-將元素按照次低位進行排序，依次類推，直到最高位；

-根據位數排序后的元素重新組合成新的數組。

LSD基數排序的時間復雜度為O(k*n)，其中k為最大元素的位數，n為原數組的元素個數。但LSD基數排序在元素的位數較大時，可能需要較大的內存空間。

這些時間復雜度為O(n)的排序算法，對于小規模數據或者已經

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