https://leetcode-cn.com/problems/sort-an-array/
给你一个整数数组 nums，请你将该数组升序排列。
示例 1：
输入：nums = [5,2,3,1]
输出：[1,2,3,5]
示例 2：
输入：nums = [5,1,1,2,0,0]
输出：[0,0,1,1,2,5]
提示：
1 <= nums.length <= 50000
-50000 <= nums[i] <= 50000
- 数组
- 排序
- 阿里
- 百度
- 字节
这是一个很少见的直接考察排序的题目。 其他题目一般都是暗含排序，这道题则简单粗暴，直接让你排序。
并且这道题目的难度是Medium， 笔者感觉有点不可思议。
我们先来看题目的限制条件，这其实在选择算法的过程中是重要的。 看到这道题的时候，大脑就闪现出了各种排序算法，
这也算是一个复习排序算法的机会吧。
题目的限制条件是有两个，第一是元素个数不超过10k，这个不算大。 另外一个是数组中的每一项范围都是-50k到50k（包含左右区间）。
看到这里，基本我就排除了时间复杂度为O(n^2)的算法。
我没有试时间复杂度 O(n^2) 的解法，大家可以试一下，看是不是会TLE。
剩下的就是基于比较的nlogn算法，以及基于特定条件的O(n)算法。
由于平时很少用到计数排序等O(n)的排序算法，一方面是空间复杂度不是常量，另一方面是其要求数据范围不是很大才行，不然会浪费很多空间。
但是这道题我感觉可以试一下。 在这里，我用了两种方法，一种是计数排序，一种是快速排序来解决。 大家也可以尝试用别的解法来解决。
时间复杂度O(n)空间复杂度O(m) m 为数组中值的取值范围，在这道题就是50000 * 2 + 1。
我们只需要准备一个数组取值范围的数字，然后遍历一遍，将每一个元素放到这个数组对应位置就好了，
放的规则是索引为数字的值，value为出现的次数。
这样一次遍历，我们统计出了所有的数字出现的位置和次数。 我们再来一次遍历，将其输出到即可。
快速排序和归并排序都是分支思想来进行排序的算法， 并且二者都非常流行。 快速排序的核心点在于选择轴元素。
每次我们将数组分成两部分，一部分是比pivot（轴元素）大的，另一部分是不比pivot大的。 我们不断重复这个过程， 直到问题的规模缩小的寻常（即只有一个元素的情况）。
快排的核心点在于如何选择轴元素，一般而言，选择轴元素有三种策略：
- 数组最左边的元素
- 数组最右边的元素
- 数组中间的元素（我采用的是这种，大家可以尝试下别的）
- 数组随机一项元素
(图片来自： https://www.geeksforgeeks.org/quick-sort/)
图片中的轴元素是最后面的元素，而提供的解法是中间元素，这点需要注意，但是这并不影响理解。
- 排序算法
- 注意题目的限制条件从而选择合适的算法
计数排序：
代码支持： JavaScript
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number[]}
*/
var sortArray = function(nums) {
const counts = Array(50000 * 2 + 1).fill(0);
const res = [];
for(const num of nums) counts[50000 + num] += 1;
for(let i in counts) {
while(counts[i]--) {
res.push(i - 50000)
}
}
return res;
};快速排序：
代码支持： JavaScript
function swap(nums, a, b) {
const temp = nums[a];
nums[a] = nums[b];
nums[b] = temp;
}
function helper(nums, start, end) {
if (start >= end) return;
const pivotIndex = start + ((end - start) >>> 1)
const pivot = nums[pivotIndex]
let i = start;
let j = end;
while (i <= j) {
while (nums[i] < pivot) i++;
while (nums[j] > pivot) j--;
if (i <= j) {
swap(nums, i, j);
i++;
j--;
}
}
helper(nums, start, j);
helper(nums, i, end);
}
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number[]}
*/
var sortArray = function(nums) {
helper(nums, 0, nums.length - 1);
return nums;
};- 你是否可以用其他方式排序算法解决