当Radix排序与稳定排序一起使用时（特别是计数排序），Radix排序的最佳和最差情况时间成本通常都由Theta（d（n + k））给出，其中d是数字每个要排序的数字的数字，k是每个数字可以取的值的数量（通常为10（因为0到9））。
尽管我进行了研究，但我仍然无法找到一个很好的解释，即＆＃34; best＆＃34;和＃34;最糟糕的＆＃34;案例用于Radix排序。有人可以解释什么是最好的＆＃34;案件和＆＃34;最糟糕的＆＃34;在使用Radix排序的上下文中的情况？如果是这样，你能否证明它们都在Theta（d（n + k））？
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基数排序对从最后一位移动到开头的数字进行排序（先对一个数字进行排序，然后对十位数进行排序，然后对100s进行排序，等等），因此，它对d进行了排序（对位数进行排序）。现在，当查看如何对每个数字集进行排序时，这是通过存储桶排序算法完成的，其中范围内的每个整数（通常为0-9）都有自己的“存储桶”，然后将每个数字根据以下内容放入相应的存储桶中：当前数字的值（5表示5、8表示8等）。尽管通常将其表示为θ（n），但实际上是θ（n + k），其中n是元素数，k是存储区数，本质上是数据范围（0-9是10桶）。
关于存储桶排序的最困难的部分是，从列表到存储桶的映射需要为θ（1），这使得映射n个元素为θ（n）。从那里开始，最耗时的部分来自必须依次走下每个铲斗（k个铲斗）并拉出其中的各个元素（n个元素）。因此，存储桶排序算法变为θ（n + k）。
总体而言，每次用n + k的工作完成d个存储桶排序，从而使整体复杂度θ（d（n + k））。