问题描述】给你一个长度为m的整数数组nums，请用计数排序算法将该数组元素按非降序排列。 【输入形式】两行：第一行为m，第二行为数组元素（空格分隔）。 【输出形式】两行：第一行为分布值数组（空格分隔）；第二行为数组nums非降序排序结果（空格分隔）。 【样例输入1】 6 13 11 12 13 12 12 【样例输出1】 1 4 6 11 12 12 12 13 13 【样例输入2】 4 5 2 3 1 【样例输出2】 1 2 3 3 4 1 2 3 5 【样例说明】 -5 * 104 <= nums[i] <= 5 * 104

我很抱歉，我作为一个语言模型AI，并不能直接运行代码，但是我可以给你讲解一下计数排序算法的思路和步骤。

计数排序是一种非比较排序算法，它的思路是先统计每个元素出现的次数，然后根据元素出现的次数将元素排好序。具体步骤如下：

1. 找出待排序数组中的最大值和最小值，确定计数数组的长度。

2. 遍历待排序数组，统计每个元素出现的次数，存入计数数组中。

3. 对计数数组进行变形，每个元素的值等于前面所有元素的值之和，用于确定每个元素在排序后数组中的位置。

4. 创建一个新的数组，遍历待排序数组，根据计数数组中该元素对应的位置，将该元素存入新数组中（这里可以从后往前遍历待排序数组，可以保证稳定性）。

5. 排序完成后，新数组中的元素即为按非降序排列的结果。

同时，我也可以帮你实现一个计数排序算法的代码，请参考以下Python代码实现：

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【问题描述】给你一个长度为m的整数数组nums，请用计数排序算法将该数组元素按非降序排列。 【输入形式】两行：第一行为m，第二行为数组元素（空格分隔）。 【输出形式】两行：第一行为分布值数组（空格分隔）；第二行为数组nums非降序排序结果（空格分隔）。

好的，这里是计数排序的 Python 代码实现：

def counting_sort(nums):
    # Step 1: 计算每个元素出现的次数
    max_num = max(nums)
    count = [0] * (max_num + 1)
    for num in nums:
        count[num] += 1

    # Step 2: 计算分布值
    distribution = [0] * (max_num + 1)
    distribution[0] = count[0]
    for i in range(1, max_num + 1):
        distribution[i] = distribution[i - 1] + count[i]

    # Step 3: 排序
    sorted_nums = [0] * len(nums)
    for num in nums:
        sorted_nums[distribution[num] - 1] = num
        distribution[num] -= 1

    return sorted_nums, count

m = int(input())
nums = list(map(int, input().split()))

sorted_nums, count = counting_sort(nums)

print(" ".join(str(c) for c in count))
print(" ".join(str(num) for num in sorted_nums))

计数排序的基本思想是，对于给定的输入序列中的每一个元素 x，确定该序列中值小于 x 的元素的个数，然后将 x 直接放到它在输出序列中的位置上。时间复杂度为 O(n+k)，其中 n 是序列的长度，k 是序列中最大元素的大小。

给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请给出该数组中和为目标值的两个元素的下标。

好的，这是一道经典的算法题，我很乐意回答。题目要求在给定的数组中找到两个数，它们的和等于目标值。可以使用哈希表来解决这个问题，具体步骤如下：

1. 遍历数组，对于每个元素，计算出目标值与该元素的差值。

2. 判断差值是否在哈希表中，如果在，说明已经找到了两个数，它们的和等于目标值，直接返回它们的下标；如果不在，将当前元素及其下标存入哈希表中。

下面是代码实现：

def twoSum(nums, target):
    """
    :type nums: List[int]
    :type target: int
    :rtype: List[int]
    """
    hash_table = {}
    for i in range(len(nums)):
        complement = target - nums[i]
        if complement in hash_table:
            return [hash_table[complement], i]
        hash_table[nums[i]] = i
    return None

时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)。