除了有限的桶排序外，为什么不能在运行时间内实现排序性能低于O（nlog（n））？
答案 0 :(得分：1)
有一种简单的方法可以理解它。
对n项进行排序与进行n次搜索大致相同。您正在搜索在表格中插入每个项目的位置。因此，取下基础搜索的大O，并将其乘以n。
因此，如果基线搜索是线性搜索中的O（n），则排序为O（n ^ 2），如插入或冒泡排序。
如果底层搜索是O（log n），就像二进制搜索一样，排序为O（n log n），如快速排序，树排序，合并排序等。
如果基础搜索是O（1），如在散列函数保留顺序的散列搜索中，则排序为O（n）。获得保留顺序的哈希函数是困难的部分，但一个非常简单的例子是对一副牌进行排序。 如果你有52个插槽，你只需将每张卡插入其插槽，然后将它们收集起来。
答案 1 :(得分：0)
在有限的域中，它可以超过n log n限制。
例如，使用van Emde Boas是优先级队列并将其与Thorups合并。
相反，优先级队列可以简单地用于排序：首先插入要排序的所有键，然后通过重复删除最小值按排序顺序提取它们。渐渐地，这可以根据排序来确定优先级队列的复杂性。