如何对很多重复的大数组进行排序？

面对大量重复的数据，在排序过程中，我们往往可以采用计数排序的方式来进行排序，这种排序方式不仅比一般的排序算法速度要快，而且还可以避开一些排序算法的局限性。

计数排序（Counting Sort）

计数排序是一种非基于比较的排序算法，其原理是确定每个输入元素x的位置，以及在结果中数组C中每个元素所对应的统计值cnt[C[i]]。

算法步骤

1. 统计数组中每个元素出现的次数，将统计结果存入C数组中，即C[i]表示元素i的出现次数；
2. 对C数组进行顺序求和，得到每个元素在有序数组中的位置，即cnt[C[i]]表示小于等于元素i的元素个数；
3. 反向遍历原始数组，并将每个元素放入有序数组中的对应位置。

代码实现

def countingSort(array):
    # 获取最大值
    max_val = max(array)

    # 统计每个元素出现的次数
    count = [0] * (max_val + 1)
    for a in array:
        count[a] += 1

    # 按顺序求和
    for i in range(1, max_val + 1):
        count[i] += count[i - 1]

    # 反向遍历原始数组，放入有序数组中
    result = [0] * len(array)
    for i in range(len(array) - 1, -1, -1):
        result[count[array[i]] - 1] = array[i]
        count[array[i]] -= 1

    return result

时间复杂度

计数排序的时间复杂度为O(n + k)，其中n为待排序数组的元素个数，k为数组中元素的取值范围。在元素取值范围较小时，计数排序具有较高的排序速度。

总结

对于大量重复的数据，计数排序可以达到线性时间复杂度，速度比一般的排序算法都要快。而且，计数排序的时间复杂度与数据状况无关，适用于任何情况，在数据量巨大的时候，更是能够提高排序效率，减少时间复杂度，是一个非常不错的选择。