整数排序最快的算法 使用技巧与常见问题解析

在处理大量数据时，排序效率直接影响程序性能。比如做用户行为分析时，系统要快速对上百万个用户ID（都是整数）进行排序，这时候选对算法特别关键。

普通比较排序有瓶颈

像快排、归并这类基于比较的算法，最快也只能到 O(n log n)。不管怎么优化，面对纯整数这种特殊数据，还是有点“杀鸡用牛刀”的感觉。

计数排序：整数排序的快车道

当待排序的整数范围不大时，计数排序（Counting Sort）能实现 O(n + k) 的时间复杂度，其中 k 是数值范围。它不靠比较，而是统计每个数出现的次数，然后按顺序输出。

举个例子，你有一堆考试分数（0-100分），想快速排出名次。计数排序只需扫一遍数据，记录每个分数有多少人，再从0分开始依次输出，速度飞快。

void countingSort(int arr[], int n) {
    int max = arr[0];
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (arr[i] > max) max = arr[i];
    }

    int count[max + 1] = {0};

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        count[arr[i]]++;
    }

    int index = 0;
    for (int i = 0; i <= max; i++) {
        while (count[i] > 0) {
            arr[index++] = i;
            count[i]--;
        }
    }
}

基数排序：大范围整数也高效

如果整数范围很大，比如手机号、身份证号，计数排序就不合适了。这时可以考虑基数排序（Radix Sort）。它按位从低到高排序，通常配合计数排序作为子过程，时间复杂度为 O(d × n)，d 是位数。

比如整理一批IP地址日志，按数字顺序排列访问记录。基数排序能把这些长整数高效排好，不影响系统响应速度。

在网络安全场景中，日志分析、流量监控常涉及海量整型数据处理。选择合适的排序算法，不只是提升速度，还能减少服务器负载，避免因响应延迟被攻击者钻空子。