筛选线性算法

线性算法（又称为计数排序）是一种非常有效的排序算法，在某些情况下比其他基于比较的排序算法（如快速排序和归并排序）更快。然而，它并不是适用于所有情况的，只适用于特定的排序问题。

在该算法中，我们首先创建一个计数数组，大小为原始数组中最大整数加1。然后，我们遍历原始数组，将每个整数的出现次数存储到计数数组中的相应索引位置。接下来，我们根据存储在计数数组中的计数对原始数组进行重建，以获得已排序的数组。

以下是该算法的Python实现代码示例：

def counting_sort(arr):
    n = len(arr)
    max_val = max(arr) + 1
    count = [0] * max_val
 
    for i in range(n):
        count[arr[i]] += 1
 
    for i in range(max_val):
        count[i] += count[i-1]
 
    result = [0] * n
    for i in range(n-1, -1, -1):
        result[count[arr[i]]-1] = arr[i]
        count[arr[i]] -= 1
 
    return result

该算法具有O(n+k)的时间复杂度，其中n是数组的大小，k是存储范围的大小。这意味着当存储范围很小的时候，它非常快。然而，当存储范围非常大时，该算法会变得非常慢，需要使用其他的排序算法，例如快速排序或归并排序。

以下是筛选线性算法的Markdown格式的介绍：

筛选线性算法

线性算法（又称为计数排序）是一种非常有效的排序算法，在某些情况下比其他基于比较的排序算法更快。在该算法中，我们首先创建一个计数数组，大小为原始数组中最大整数加1，并将每个整数的出现次数存储到计数数组中的相应索引位置。然后，根据存储在计数数组中的计数对原始数组进行重建，以获得已排序的数组。该算法具有O(n+k)的时间复杂度，其中n是数组的大小，k是存储范围的大小。

以下是该算法的Python实现代码示例：

def counting_sort(arr):
    n = len(arr)
    max_val = max(arr) + 1
    count = [0] * max_val
 
    for i in range(n):
        count[arr[i]] += 1
 
    for i in range(max_val):
        count[i] += count[i-1]
 
    result = [0] * n
    for i in range(n-1, -1, -1):
        result[count[arr[i]]-1] = arr[i]
        count[arr[i]] -= 1
 
    return result