计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。
以原数组每个元素的值作为新数组的下标，而对应小标的新数组元素的值作为出现的次数，相当于是通过下标进行排序。
- 是一种O(n)的排序算法，其思路是开一个长度为 maxValue-minValue+1 的数组，然后分配。扫描一遍原始数组，以当前值- minValue 作为下标，将该下标的计数器增1。收集。扫描一遍计数器数组，按顺序把值收集起来。
举个例子， nums=[2, 1, 3, 1, 5] , 首先扫描一遍获取最小值和最大值， maxValue=5 , minValue=1 ，于是开一个长度为5的计数器数组 counter ，
- 分配。统计每个元素出现的频率，得到 counter=[2, 1, 1, 0, 1] ，例如 counter[0] 表示值 0+minValue=1 出现了2次。
- 收集。 counter[0]=2 表示 1 出现了两次，那就向原始数组写入两个1， counter[1]=1 表示 2 出现了1次，那就向原始数组写入一个2，依次类推，最终原始数组变为 [1,1,2,3,5] ，排序好了。
计数排序本质上是一种特殊的桶排序，当桶的个数最大的时候，就是计数排序。
let arr = [2, 1, 3, 7,1, 0];
function countingSort(arr, maxValue) {
console.log('排序前：'+arr+'\n');
var bucket = new Array(maxValue+1),
sortedIndex = 0;
arrLen = arr.length,
bucketLen = maxValue + 1;
console.log('初始化bucket：'+bucket + ' bucket数组的长度为：'+bucket.length);
for (var i = 0; i < arrLen; i++) {
if (!bucket[arr[i]]) {
bucket[arr[i]] = 0;
}
bucket[arr[i]]++;
}
console.log('初始化bucket结束：'+bucket+'\n');
for (var j = 0; j < bucketLen; j++) {
while(bucket[j] > 0) {
arr[sortedIndex++] = j;
bucket[j]--;
}
}
console.log('arr排序后：'+arr);
console.log('排序后bucket：'+bucket);
return arr;
}
countingSort(arr, 7);
/**
排序前：2,1,3,7,0
初始化bucket：,,,,,,, bucket数组的长度为：8
初始化bucket结束：1,1,1,1,,,,1
arr排序后：0,1,2,3,7
排序后bucket：0,0,0,0,,,,0
liumindeMacBook-Pro:countingSort liumin$ node countingSort.js
排序前：2,1,3,7,1,0
初始化bucket：,,,,,,, bucket数组的长度为：8
初始化bucket结束：1,2,1,1,,,,1
arr排序后：0,1,1,2,3,7
排序后bucket：0,0,0,0,,,,0
*/