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重复执行
直到只剩一个元素,那么这个元素一定是最小元素,排序结束。显然,进行了 n-1 次排序。
上述过程,每次排序(即每轮排序)都会有一个元素从某个位置慢慢“浮动”到最终所属的位置,就像气泡总会浮动到水的最顶端。在冒泡排序中,每一轮排序都会有一个元素(气泡)替换到本次排序的最后一个位置(水的最顶端),注意,是本次排序的最后一个位置(第一轮,则为 n;第二轮,则为 n-1;第三轮,则为 n-2 ~~~ )。
因为,排序的过程像是冒泡一样,则称为“冒泡排序”。如下为冒泡排序示意图(来自维基百科)
代码实现
设要给数组 arr[] 排序,它有 n 个元素。
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int temp = 0;
for (int i = arr.length - 1; i > 0; --i) { // 每次需要排序的长度
for (int j = 0; j < i; ++j) { // 从第一个元素到第i个元素
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
}
}
}
}
算法优化
假如有一组数据为:1,2,3,4,5,6,7,8,9,0。 如果用上面的方法实现排序会有什么情况,当然,实现排序肯定没有问题。但是,这组数据的前面一大部分已经是有序的了,如果还是用上面的代码会使效率降低很多(数据比较大的情况下)。所以,将代码进行优化。
public static void bubbleSort(int[] arr) {
int temp = 0;
boolean swap;
for (int i = arr.length - 1; i > 0; --i) { // 每次需要排序的长度
swap=false;
for (int j = 0; j < i; ++j) { // 从第一个元素到第i个元素
if (arr[j] > arr[j + 1]) {
temp = arr[j];
arr[j] = arr[j + 1];
arr[j + 1] = temp;
swap=true;
}
}
if (swap==false){
break;
}
}
}
在实际使用过程中,由于在大量数据的情况下几乎不使用冒泡排序,而使用小数据的时候增加的布尔变量反而会造成额外的开销。通常,冒泡排序就使用前一种就行了。
算法复杂度
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时间复杂度
次,并作等数量级的记录移动。因此,总的时间复杂度为O(n^2)。
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空间复杂度
由以上算法步骤分析,可轻易得知冒泡排序的空间复杂度为 O(n), 需要辅助空间 O(1)
算法稳定性
容易看出,在相邻元素相等时,我们并不需要交换它们的位置,所以,冒泡排序是稳定排序。
算法适用场景
在算法优化中提到过,实际使用过程中,在大量数据的情况下几乎不适用冒泡排序。冒泡排序思路简单,代码简单,特别适合小数据的排序。但是,由于算法复杂度较高,在数据量大的时候不适合使用。
ikook
2017.03.21
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