冒泡排序的优化

算法思想：对相邻的元素进行两两比较，顺序相反则进行交换，这样，每一趟会将最小或最大的元素“浮”到顶端，最终达到完全有序。

原始冒泡

相邻元素比较，大数后沉小数前移

def bubble_sort(items):
     """冒泡排序 - O(N**2) """
     for i in range(1, len(items)):
         for j in range(0, len(items) - i):
             if items[j] > items[j + 1]:
                 items[j], items[j + 1] = items[j + 1], items[j]

优化一（判断对象有序，提前结束循环）

类似于：[9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] 这样的部分有序待排序数组，使用原始冒泡发现除了第一次，之后均为无效操作。观察发现，当一次比较之后，如果没有发生交换行为，则认为该对象已经有序，便可提前结束循环。

def bubble_sort(items):
     """冒泡排序 - O(N**2) """
     for i in range(1, len(items)):
         for j in range(0, len(items) - i):
             swapped = False
             if items[j] > items[j + 1]:
                 items[j], items[j + 1] = items[j + 1], items[j]
                 swapped = True
         if not swapped:
             break

优化二（解'>'的耦合，扩大函数使用范围）

类似于 {'Lucy'：20，'Hope':18, 'Anna':23, 'Tom':66} 的数据经过方式一优化的冒泡仍然不能适用。究其原因是由于判断时运算符耦合所引起的参数对象类型错误，通过隐函数的方式解耦合即可解决。（参数说明：*之前的为位置参数，之后的为命名关键字参数）

def bubble_sort(origin_items, *, comp=lambda x, y: x > y):
     """冒泡排序 - O(N**2) """
     for i in range(1, len(items)):
         for j in range(0, len(items) - i):
             swapped = False
             if comp(items[j], items[j + 1]):
                 items[j], items[j + 1] = items[j + 1], items[j]
                 swapped = True
         if not swapped:
             break

优化三（创建函数对象，避免对调用函数对象的修改）

观察Python内置的排序算法（sort：Timesort实现）发现调用函数本身不对对象进行修改，而是返回一个重新生成的对象，保留调用函数的对象。故而通过切片操作实现函数对象的生成。

def bubble_sort(origin_items, *, comp=lambda x, y: x > y):
     """冒泡排序 - O(N**2) """
     items = origin_items[:]
     for i in range(1, len(items)):
         for j in range(0, len(items) - i):
             swapped = False
             if comp(items[j], items[j + 1]):
                 items[j], items[j + 1] = items[j + 1], items[j]
                 swapped = True
         if not swapped:
             break
    return items

优化四（双向比较，又称搅拌排序、鸡尾酒排序）

类似于 [9, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1] 这样的待排序对象，可以看出如果正向依次排序之后再反向进行相邻比较，只需要两次之后，第三次即可根据判断有无发生交换提前结束循环，大大减小了运算的时间。

def bubble_sort(origin_items, *, comp=lambda x, y: x > y,  comp_back=lambda x, y: x < y,):
     """冒泡排序 - O(N**2) """
     items = origin_items[:]
     for i in range(1, len(items)):
         swapped = False
         for j in range(0, len(items) - i):
             if comp(items[j], items[j + 1]):
                 items[j], items[j + 1] = items[j + 1], items[j]
                 swapped = True
         for j in range( len(items) - i, 0, -1):
             if comp_back(items[j], items[j - 1]):
                 items[j], items[j - 1] = items[j - 1], items[j]
                 swapped = True
         if not swapped:
             break
    return items

简单排序（时间复杂度为O(N**2)的排序算法）中对冒泡排序面试面的最多，大概就是冒泡算法容易优化吧！而且优化之后也是相当便捷的o(*￣︶￣*)o

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