Python radixsort复杂度评估：为什么BIG_O推断Radixsort而不是O（B*N）的指数复杂度？

Question

我已经实现了radixsort的数字列表（例如，与这个，唯一的区别是它使用了radixsort类，而IMO不应在术语上有任何区别复杂性）：

class RadixSort:
    def __init__(self):
        self.base = 7
        self.buckets = [[[] for i in range(10)] for i in range(self.base)]  #list of sorting buckets, one bucket per digit

    def sort(self, list1d):
        """
        Sorts a given 1D-list using radixsort in ascending order
        @param list1d to be sorted
        @returns the sorted list as an 1D array
        @raises ValueError if the list is None
        """
        if list1d is None: raise ValueError('List mustn\'t be None')
        if len(list1d) in [0, 1]: return list1d

        for b in range(self.base): #for each bucket
            for n in list1d: #for every number of the input list
                digit = (n // (10 ** b)) % 10 #get last digit from the end for the first bucket (b=0), second last digit for second bucket (b=1) and so on
                self.buckets[b][digit].append(n) #append the number to the corresponding sub-bucket based on the relevant digit

            list1d = self.itertools_chain_from_iterable(self.buckets[b]) #merge all the sub-buckets to get the list of numbers sortd by the corresponding digit

        return list1d


    def itertools_chain_from_iterable(self,arr): 
        return list(chain.from_iterable(arr))

现在，我正在使用 o（b*n）， b 是radixsort的基础，即要排序的数字中的最大数字数，即> len（self.buckets == self.base == b）和 n 是要排序列表中的数字数）：

print('r.sort complexity:',big_o.big_o(r.sort,
                           lambda n: big_o.datagen.integers(n,1,9999999),
                           n_measures=10)[0])

输出如下：

r.sort complexity: Exponential: time = -2.9 * 0.0001^n (sec)

什么是我在这里做错了吗？我宁愿认为，关于我使用big_o的方式不正确，我的radixsort实现具有指数的复杂性。 任何提示/想法都将不胜感激！