1.非基于比较的排序，与被排序的样本的实际数据状况很有关系，所以在实际中并不经常使用
2.时间复杂度为O(N)，额外空间复杂度O(N)
3.稳定的排序
4.例子：桶排序，容器，一种数据状况出现的词频。桶排序可以分为两种具体的实现：基数排序和计数排序，计数排序就是桶排序的一个具体的体现
(1)假设数组中的所有的数的范围是0-60，请将这个数组的数排好，做法是：生成一个长度为61的数组，遍历这个数组，开始的时候，每个元素的个数都是0，在遍历的过程中，遇到某个数就在这个数字上面加1，将相应位置上的词频加起来，当遍历完后，从0到60的词频都有了，然后重塑这个数组，将相应词频的数组拷贝下来，就可以将整个原始数组拷贝下来，不基于比较的方式进行排序，时间复杂度O(N)。
(2)比如-20亿到+20亿，用计数排序就不合适了。基数排序是将个位数先排序，然后十位数排序，百位数排序然后千位数排序，用桶的个数会比较少，是其优化和改进，计数排序也是和数据状况有关的排序，也不是基于比较的排序。基数排序是有局限性的。
5.补充问题：给定一个数组，求如果排序后，相邻两数的最大差值，要求时间复杂度为O(N),且要求不能用非基于比较的排序。
(1)准备桶，如果数组中有N个数，那就需要N+1个桶，先遍历桶，找到最小值和最大值，如果最小值和最大值相等，说明整个数组就是一种数，最大差值是0,；如果最小值和最大值不等， 那么将最小值放在0号桶中，最大值放在第N号桶中，将最小值和最大值的范围等分为n+1份，中间范围的某个，一个数属于哪个范围，就放在哪个桶中。
如一个数组9个数，准备10个桶，最小值0，最大值99，将0-99范围中分为10份，0~9在0号桶，10~19在1号桶...90~99在9号桶里，中间的数，出现在哪个范围就放在哪个桶中，最小值放在0号桶里，最大数放在n号桶里，最左边的桶不可能空，最右边的桶也不可能空，中间必然存在一个空桶，
这n个数在进行排序之后，可能属于同一个桶，也可能属于不同的桶，设计空桶的目的是为了说明最大差值一定不来自相同桶的数。所以两个数的最大差值可能是来自前一个桶的最后值，和后一个桶的最小值，两个数最大差值一定不是来自一个桶内部的最大差值。
6.实现一个特殊的栈，在实现栈的基本功能的基础上，再shiainx