八大排序之——冒泡排序全方位剖析！(小白也能轻松看懂！)

1.思想动图

2 如何完成代码实现

2.1 一趟排序怎么排呢？

相邻元素俩俩比较，如果前面的元素大于后面，则进行交换的操作，否则（小于或等于）就不进行交换。 

假设有n个元素，则一趟排序的逻辑如下：

for (int j = 0; j < n - 1; j++)
{
    if (a[j] > a[j + 1])
    {
        int tmp = a[j];
        a[j] = a[j + 1];
        a[j + 1] = tmp;
    }
}

 那为什么j是小于N-1而不是n呢？

2.2 一共要排几趟呢？

我们知道第一趟排序后，最大的元素被排到最后了，也就相当于最后一个元素是有序的了，那第二趟排序之后，次大的元素就到倒数第二个位置了。

一趟排序就让一个元素有序，假设有n个元素，那我们进行n-1趟排序之后N-1个元素就有序了，那最后一个元素（也就是第一个元素）必然有序的！所以，我们只要进行N-1趟排序就足够了！

for (int i=0; i < n-1; i++)
{
    for (int j = 0; j < n - 1; j++)
    {
        if (a[j] > a[j + 1])
        {
            int tmp = a[j];
            a[j] = a[j + 1];
            a[j + 1] = tmp;
        }
    }
}

 到这里，最简单的冒泡排序就已近完成了~

2.3 可不可以优化一下呢？

我们注意到，每一趟排序之后，就有一个元素有序，那有序的元素在下一趟排序就可以不用再比较了，那第二层循环的条件就可以改为：

for (int j = 0; j < n - 1-i; j++)

我们思考一下，如果在某一趟排序时，没有发生一次交换，那是不是说明该数组是有序了呢！

那我们就可以结束循环了！

void BubbleSort(int* a,int n)
{
    //每趟循环进来都假设数组有序
    int flag = 1;//假设数组有序flag值为1
    for (int i=0; i < n-1; i++)
    {
        for (int j = 0; j < n - 1-i; j++)
        {
            if (a[j] > a[j + 1])
            {
                int tmp = a[j];
                a[j] = a[j + 1];
                a[j + 1] = tmp;
                //一旦发生交换数组就不是有序的,flag置为0
                flag = 0;
            }
        }
        //一趟后判断一下数组是否有序
        if (flag == 1)
            break;//有序直接结束循环
    }
}

3.冒泡排序的时空复杂度

>空间复杂度：冒泡排序的所有操作都是在原数组上完成的，并没有开辟使用额外的空间，所以他的空间复杂度为O(1)。

>时间复杂度：以最坏的情况为例，假设我们要将一组倒序的（元素个数为n的）数据排为升序。

4.冒泡排序的意义

优点： 简单易懂：冒泡排序是一种非常简单的排序算法，它的思想容易理解，代码实现也相对容易。 稳定排序：冒泡排序是一种稳定的排序算法，即在排序过程中，相同大小的元素不会相互交换位置。 空间复杂度低：冒泡排序的空间复杂度为 O(1)，即它只需要使用固定的额外空间来存储交换的元素，而不依赖于输入数组的大小。缺点： 时间复杂度高：冒泡排序的时间复杂度为 O(n^2)，在处理大规模数据时效率较低。 不适合大规模数据：由于冒泡排序需要进行多次比较和交换操作，对于大规模数据集，其性能可能会较差。 排序不彻底：在最坏情况下，冒泡排序可能无法将数组完全排序，例如当数组已经基本有序时。

5.总结

冒泡排序是最基础的排序算法之一，通过相邻元素的比较和交换，逐渐将最大（或最小）的元素冒泡到数列的一端。尽管冒泡排序的效率相对较低，但它的实现简单易懂，是理解排序算法的入门之选。冒泡排序适用于小规模数据和部分排序数据的情况，同时也常用于教学和理解排序算法的基本原理。

然而，在实际应用中，对于大规模数据集，我们更倾向于选择时间复杂度较低的排序算法，如快速排序、归并排序和堆排序等。这些算法能够在更短的时间内完成排序任务，提高程序的执行效率。因此，在实际开发中，我们需要根据具体情况选择合适的排序算法。

文章来源： https://blog.csdn.net/2301_80221228/article/details/140317005
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