如果排序算法仅需要比排序数据多O（1）个内存，则排序算法就位。
给定n个整数x [0] ... x [n-1]的数组，该数组的排序排列是另一个数组s [0] ... s [n-] 1] log_2（n）位唯一整数，使得x [s [0]] ... x [s [n-1]]是一个排序数组。
计算排序排列的显而易见的方法是使元组数组（x [i]，i）在元组的第一个坐标上对其进行排序，然后进行第二个坐标投影。但是，在最糟糕的情况下，如果没有重复项，正在排序的元素是log_2（n）位长，这将使内存需求加倍，即使排序是就地排序。
问题：
存在哪些就地算法来计算排序排列？ 只需要排列，而不是排序数据 - 它们可以 在分拣过程中被摧毁。
一种方法是使用LSB优先基数排序。在每次log_2（n）传递之后，每个条目的一个位可以被销毁（因为它不再需要它）。随着排序的进行，该位可用于逐步编码置换。当你完成后，你需要解码这个＆＃34;排序跟踪＆＃34;这是棘手和复杂的，但可能。基数排序也不会自动进行就地排序，因此存在额外的复杂性。
我主要是在文献中寻找立足点。搜索＆＃34;排序排列＆＃34;没有太多帮助。有更好的搜索词吗？甚至可能是一份调查报告？
我也对基于排序算法的方法感兴趣，这些算法很容易在extrenal内存模型中实现 - 理想情况下是合并排序。不幸的是，对于基于比较的排序，你不能得到＆＃34;这个位可以被丢弃＆＃34;保证从基数排序中自动生成。
如果重要，我实际上只需要找到原始数组中重复条目的所有索引，但我相信这是最坏情况渐近不比排序更容易。如果我错了，很高兴得到纠正。
谢谢！
编辑：需要是O（n log n）时间复杂度，或者非常接近它。排序不需要是稳定的排序。