### 标题：**排序算法的双璧：桶排序与计数排序深度解析**
在众多的排序算法中，桶排序和计数排序以其独特的设计理念和应用场景而备受青睐。这两
种排序方法各有千秋，它们在处理特定类型的数据集时表现出色。本文将深入探讨桶排序和
计数排序的原理、特点、应用场景以及它们之间的区别，并通过代码示例加深理解。
#### 桶排序（Bucket Sort）原理与特点
桶排序是一种分布式排序算法，其基本思想是将待排序的元素分布到有限数量的桶中，每个
桶再分别对所含的元素进行排序。当所有桶中的元素都排好序后，再按顺序将各个桶中的元
素合并，形成最终的有序序列。
**特点：**
- 适用于数据分布范围已知且数据分布较为均匀的情况。
- 时间复杂度为\(O(n+k)\)，其中\(n\)是待排序元素的数量，\(k\)是桶的数量。
- 空间复杂度为\(O(nk)\)，因为需要额外的存储空间来存放桶。
#### 计数排序（Counting Sort）原理与特点
计数排序是一种非比较型排序算法，它通过计算待排序元素中每个元素出现的次数，然后根
据这些计数来确定每个元素在最终排序数组中的位置。
**特点：**
- 适用于待排序元素是整数且范围不大的情况。
- 时间复杂度为\(O(n+k)\)，其中\(n\)是待排序元素的数量，\(k\)是最大元素与最小元素的差
值加一。
- 不是原地排序算法，需要额外的存储空间来存放计数数组。
#### 桶排序与计数排序的区别
1. **数据适用范围**：桶排序适用于任何数据类型的排序，而计数排序仅适用于整数排序。
2. **时间复杂度**：桶排序的时间复杂度与桶的数量有关，而计数排序的时间复杂度与数据
的范围有关。
3. **空间复杂度**：桶排序的空间复杂度可能较高，因为它需要为每个桶分配空间；计数排
序的空间复杂度取决于数据的范围。
4. **稳定性**：桶排序是稳定的排序算法，而计数排序也是稳定的。
5. **实现复杂度**：桶排序的实现相对复杂，需要考虑桶的分配和元素的合并；计数排序的
实现较为简单。
#### 代码示例
以下是桶排序和计数排序的简单 Java 代码示例。
**桶排序代码示例：**
```java
public void bucketSort(float[] arr) {
int n = arr.length;
// 创建大小为 n 的桶数组
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