第二十五篇 冒泡排序
栏目分类：java教程 发布日期：2019-09-21 浏览次数：次
第十六章-冒泡排序
算法，简单来说就是计算的方法，解决问题的步骤。在编程中我们常会应用到各种算法。如：排序、搜索等。(算法与数据结构可以说是程序的灵魂，应用合适的算法可以大大提高程序的执行效率)我们在本章中将要学到的冒泡排序算法即是一种基础排序算法（排序算法，即对一组无序数据进行排列，使其成为有序数据的计算方法）。
冒泡排序因其实现原理与水中气泡上升的情景相似得来，我们来看个例子，有一组无序数据“5、4、1、2、2、3、3、6、2、3“使用冒泡排序将这组无序数据排列成由小到大（升序）的有序数据，它的排序原理便是比较，两两比较根据大小来进行元素交换。如：5比4大，那么便两两交换，使4前移一位，5后移一位，然后4再与后一位进行比较，依此循环。（升序排序越小的数应越在前面，降序反之）。具体实现代码如下。
public class BubbleSort{
public static void main(String[] args){
int one[]= {5,4,1,2,2,3,3,6,2,3};
int i,j,temp;
for(i=0;i<(one.length)/2;i++) {
for(j=0;j<(one.length)-1;j++) //利用循环实现数据两两比较
{
if(one[j]>one[j+1]) { //进行数据交换
temp=one[j];
one[j]=one[j+1];
one[j+1]=temp;
}
}
}
for(int t:one) { //输出已排序好的数据
System.out.println(t);
}
}
}
冒泡算法的核心是双重循环，数组中的元素比较，交换时都是利用这个双重嵌套循环完成的。外循环控制比较趟数，内循环控制每一趟的比较次数，（将一个元素归位即为一趟）。
关于算法，我们还需要了解到时间复杂度/和空间复杂度的概念，时间复杂度我们可以将之简单的理解为算法执行所用的时间，算法时间复杂度是根据估算得出的，一般使用大“O”记法(O(频度))，其频度是根据算法所使用循环中代码循环次数得出的（因循环对算法运行时间影响大）。次数越多，复杂度越高。反之，次数越少，复杂度越低。一条语句执行了1次，那么它的时间复杂度就是O(1)，它循环执行了n次时间复杂度即为O(n)，以本章中讲述的冒泡排序算法为例，它共循环执行了n*n次时间复杂度也就是O(n2)。算法常用的时间复杂度比较是“O(1)常数阶 < O(logn)对数阶 < O(n)线性阶 < O(n2)平方阶 < O(n3)(立方阶) < O(2n) (指数阶)”(此排序为由小至大)。
冒泡排序只是基础排序算法中很简单的一个，关于算法的部分我们目前就浅尝到这里，诸如快速排序、桶排序这些就稍难了，更不用说后面需要学习的树、表、图这些数据结构了，但是有兴趣的同学可以自行去学习下数据结构与算法这门课程。
算法，简单来说就是计算的方法，解决问题的步骤。在编程中我们常会应用到各种算法。如：排序、搜索等。(算法与数据结构可以说是程序的灵魂，应用合适的算法可以大大提高程序的执行效率)我们在本章中将要学到的冒泡排序算法即是一种基础排序算法（排序算法，即对一组无序数据进行排列，使其成为有序数据的计算方法）。
冒泡排序因其实现原理与水中气泡上升的情景相似得来，我们来看个例子，有一组无序数据“5、4、1、2、2、3、3、6、2、3“使用冒泡排序将这组无序数据排列成由小到大（升序）的有序数据，它的排序原理便是比较，两两比较根据大小来进行元素交换。如：5比4大，那么便两两交换，使4前移一位，5后移一位，然后4再与后一位进行比较，依此循环。（升序排序越小的数应越在前面，降序反之）。具体实现代码如下。
public class BubbleSort{
public static void main(String[] args){
int one[]= {5,4,1,2,2,3,3,6,2,3};
int i,j,temp;
for(i=0;i<(one.length)/2;i++) {
for(j=0;j<(one.length)-1;j++) //利用循环实现数据两两比较
{
if(one[j]>one[j+1]) { //进行数据交换
temp=one[j];
one[j]=one[j+1];
one[j+1]=temp;
}
}
}
for(int t:one) { //输出已排序好的数据
System.out.println(t);
}
}
}
冒泡算法的核心是双重循环，数组中的元素比较，交换时都是利用这个双重嵌套循环完成的。外循环控制比较趟数，内循环控制每一趟的比较次数，（将一个元素归位即为一趟）。
关于算法，我们还需要了解到时间复杂度/和空间复杂度的概念，时间复杂度我们可以将之简单的理解为算法执行所用的时间，算法时间复杂度是根据估算得出的，一般使用大“O”记法(O(频度))，其频度是根据算法所使用循环中代码循环次数得出的（因循环对算法运行时间影响大）。次数越多，复杂度越高。反之，次数越少，复杂度越低。一条语句执行了1次，那么它的时间复杂度就是O(1)，它循环执行了n次时间复杂度即为O(n)，以本章中讲述的冒泡排序算法为例，它共循环执行了n*n次时间复杂度也就是O(n2)。算法常用的时间复杂度比较是“O(1)常数阶 < O(logn)对数阶 < O(n)线性阶 < O(n2)平方阶 < O(n3)(立方阶) < O(2n) (指数阶)”(此排序为由小至大)。
冒泡排序只是基础排序算法中很简单的一个，关于算法的部分我们目前就浅尝到这里，诸如快速排序、桶排序这些就稍难了，更不用说后面需要学习的树、表、图这些数据结构了，但是有兴趣的同学可以自行去学习下数据结构与算法这门课程。
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