【排序算法】冒泡排序
1.基本介绍
冒泡排序的基本思想：重复地走访要排序的数列，一次比较两个数据元素，如果顺序不对则进行交换，并一直重复这样的走访操作，直到没有要交换的数据元素为止。即两两比较相邻记录的关键字，如果反序则交换，直到没有反序的记录为止。
2.数据演示
例如： 第0次排序：5 1 6 3 2 9 第1次排序：1 5 3 2 6 9 第2次排序：1 3 2 5 6 9 第3次排序：1 2 3 5 6 9 第4次排序：1 2 3 5 6 9 第5次排序：1 2 3 5 6 9
在第一次排序中：1小于5交换位置，然后5和6比较，位置不变，然后6和3比较，交换位置，然后6和2比较，交换位置，最后6与9比较，位置不变，最后第一次确定的最大值为9放在最后；
在第二次排序中：1和5位置不变，然后5与3比较，交换位置，接着5与6比较不变，确定第二大的数为6；
在第三次排序中：1和3比较位置不变，3和2比较，交换位置，最后3与5比较不变，确定5为第三大的数字；
在第四次比较中：1和2不变，之后2与3比较位置不变，最后确定3第四大的数；
在第五次比较中：1和2比较，位置不变，所以排序完毕；
即每次交换时，都要将最大的数放在队尾部分，且最后一次交换后，最小的数就不用比较了，所以循环次数为数组长度减去1；
3.算法思路
小编认为，在写代码时，要用两个循环嵌套，内循环进行数字的交换，外循环来确定内循环执行几次，且在内循环中要完成数组元素的交换。
4.代码如下
public class bubble {
public static void main(String[] args) {
int temp=0;
int index=0;
int arr[]={5,1,6,3,2,9};
for (int j = 0; j < arr.length-1 ; j++) {
for (int i = 0; i < arr.length-1 ; i++) {
if(arr[i]>arr[i+1]){
temp=arr[i];
arr[i]=arr[i+1];
arr[i+1]=temp;
}
}
index++;
System.out.println("第"+index+"次排序后"+ Arrays.toString(arr));
}
System.out.println("排序结束，最终排序为"+Arrays.toString(arr));
}
}在算法中交换两个数值要先用一个变量存储其中一个值，然后在交换后，将变量赋值给另一个即可完成交换。
演示结果：
第1次排序后[1, 5, 3, 2, 6, 9] 第2次排序后[1, 3, 2, 5, 6, 9] 第3次排序后[1, 2, 3, 5, 6, 9] 第4次排序后[1, 2, 3, 5, 6, 9] 第5次排序后[1, 2, 3, 5, 6, 9] 排序结束，最终排序为[1, 2, 3, 5, 6, 9]
5.代码优化
如上图演示的过程，在排序中，数组已经有序，但是仍要按循环规定次数执行，所以小编认为在排序过程中，我们可以加条件实现循环的跳出。
代码如下：
public class bubble {
public static void main(String[] args) {
int temp=0;
int index=0;
boolean bool=false;
int arr[]={5,1,6,3,2,9};
for (int j = 0; j < arr.length-1 ; j++) {
for (int i = 0; i < arr.length-1 ; i++) {
if(arr[i]>arr[i+1]){
bool=true;
temp=arr[i];
arr[i]=arr[i+1];
arr[i+1]=temp;
}
}
index++;
if(bool==false){
break;
}else {
bool=false;
}
System.out.println("第"+index+"次排序后"+ Arrays.toString(arr));
}
System.out.println("排序结束，最终排序为"+Arrays.toString(arr));
}
}小编这里加入了if语句，如果发没发生元素的位置交换就直接跳出循环。
演示结果： 第1次排序后[1, 5, 3, 2, 6, 9] 第2次排序后[1, 3, 2, 5, 6, 9] 第3次排序后[1, 2, 3, 5, 6, 9] 排序结束，最终排序为[1, 2, 3, 5, 6, 9]
6.时间演示
小编在循环前后加入了两端代码，当随机的数有100000个时，排序需要16秒，所以排序时间很长。（当然不能输出元素哈，太多了）
7.总结
冒泡排序的优点是简单易懂，容易实现。但缺点也很明显，就是效率较低，在数据量较大时不适合使用。其平均时间复杂度为 O(n²)，空间复杂度为 O(1)。
限于小编能力有限，本篇难免会有一些瑕疵，希望各位uu提出宝贵意见。
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腾讯云开发者
