Update 2025-08-15 index.md

Author: Gavin-WangSC

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@@ -58,7 +58,7 @@ def counting_sort(arr):
 
 ## 算法特性深度分析
 
-计数排序的时间复杂度在最优、最差和平均情况下均为 $O(n + k)$，当 $k = O(n)$ 时达到线性复杂度。空间复杂度为 $O(n + k)$，包含输出数组的 $O(n)$ 和计数数组的 $O(k)$。稳定性是该算法的显著优势，通过反向填充严格保证相同元素的相对位置不变。与其他排序算法对比：快速排序虽平均 $O(n \log n)$ 但不稳定；归并排序稳定但需要 $O(n)$ 额外空间；桶排序同样线性但要求数据均匀分布。计数排序在小范围整数排序场景中具有显著性能优势。
+计数排序的时间复杂度在最优、最差和平均情况下均为 $O(n + k)$，当 $k = O(n)$ 时达到线性复杂度。空间复杂度为 $O(n + k)$，包含输出数组的 $O(n)$ 和计数数组的 $O(k)$。稳定性是该算法的显著优势，通过反向填充严格保证相同元素的相对位置不变。与其他排序算法对比：快速排序虽平均 $O(n \log{n})$ 但不稳定；归并排序稳定但需要 $O(n)$ 额外空间；桶排序同样线性但要求数据均匀分布。计数排序在小范围整数排序场景中具有显著性能优势。
 
 ## 优化技巧与边界处理