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排序算法之详解冒泡排序

2023-04-25 12:38:26 来源:博客园

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(资料图片仅供参考)

引入
冒泡排序顾名思义,就是像冒泡一样,泡泡在水里慢慢升上来,由小变大。虽然冒泡排序和冒泡并不完全一样,但却可以帮助我们理解冒泡排序。
思路
一组无序的数组,要求我们从小到大排列我们可以先将最大的元素放在数组末尾再将第二大的数放在数组的倒数第二个位置再将第三大的数放在数组的倒数第三个位置以此类推那么现在问题的关键就是如何将 第 n 大的数 放在 倒数第 n 个位置 ---> 交换
下面是冒泡排序的gif动画,该图来自于菜鸟教程实现

提醒

现在我们假设无序数组长度为 n 即下标 [ 0 , n-1 ]当前元素下标为 i ,下一个元素的下标为 j

第一次遍历 [ 0 , n - 1- 1 ] ---> [ 0 , n -2 ]

如果 当前元素 > 后一个元素 ,那么就交换两个元素 , 再进行下次遍历如果 当前元素 > 后一个元素 , 直接进行下次遍历直到遍历完成之后,最大的值就在一次一次的交换中被交换到了数组末尾思考:为什么是从 0 开始遍历 ,n-2 结束 ?因为 j 为 i 的下一个元素下标 ,如果为 [ 0,n-1 ]的话 ,那么当前元素下标就可以为 n - 1,那么下一个元素的下标就为 n ,显然数组下标越界了而且正因为是从 [ 0 , n -2] 范围遍历 ,刚好可以保证经过这一轮遍历后 ,最大的数在数组末尾 ( i = n - 2 【即为倒数第二个数】 ,j = i + 1【末尾数】)

第二次遍历 [ 0 , n - 1- 2]----> [ 0 , n -3 ]

经过第一次遍历,我们已经将最大的数移动到了数组末尾,所以,我们不用在去对末尾以确定的数进行比较,我们可以减少次数,来提高效率再次引用第一次遍历的步骤

......最后一次遍历 [ 0 , n - 1 - (n-1) ] ---- > [ 0 , 0 ]

最后一次遍历的情况就是还剩下两个元素未进行排序的情况 ,即下标 0 和 下标 1 未进行排序只需对这两个元素进行排序后,就完成了这个数组的排序

怎么确定一共需要遍历几次及每次遍历的数组下标范围

遍历次数问题我们先来做一个假设如果一个数组只有两个元素,那么应该遍历几次 ? 1 次如果一个数组只有三个元素,那么应该遍历几次 ? 2次第一次将最大的数放在最末尾 ,第二次将第二大的数放在倒数第二 , 第三大的元素自然而然就在倒数第三了【即第一个】 ,不用遍历如果一个数组只有四个元素,那么应该遍历几次 ? 3 次第一次将最大的数放在最末尾 ,第二次将第二大的数放在倒数第二 , 第三次将第三大的元素放在在倒数第三 ,剩下一个元素,不用排显而易见,如果有 n 个 元素 ,那么就需要遍历 n - 1 次每次遍历数组下标按照上面的实现部分第一次遍历我们需要数组的下标为 [ 0 , n -2 ]第二次遍历我们需要数组的下标为 [ 0 , n -3 ]第三次遍历我们需要数组的下标为 [ 0 , n -4 ]那么就有一个规律了 ,n - 2 , n - 3 , n - 4当我们正在进行第一次遍历时,用一个变量保存 m = 1 , 那么第一次遍历下标可以为 [ 0 , n -1 - m ]当我们正在进行第二次遍历时,用一个变量保存 m = 2 , 那么第一次遍历下标可以为 [ 0 , n -1 - m ]当我们正在进行第三次遍历时,用一个变量保存 m = 3 , 那么第一次遍历下标可以为 [ 0 , n -1 - m ]当我们正在进行最后一次遍历时,用一个变量保存 m = n - 1, 那么第一次遍历下标可以为 [ 0 , n -1 - m ] ---> [ 0 , n - 1 - (n -1) ]
代码实现
// 冒泡排序算法public static int[] bubble(int[] ints){    // 注意我这里使用的是 <  , 而不是我思路中的  <= , 可以自行更改 ,如果没想明白说明你还没有理解    // 用 i 来表示一共需要遍历多少次    for (int i = 0; i < ints.length-1; i++) {        // 真正开始进行遍历 ,根据 i 的值 不同 ,j 就不同 ,也就是说每次大遍历中小遍历的次数不同        for (int j = 0; j < ints.length-1-i; j++) {            // 如果前一个元素 >  后一个元素 ,则交换            if (ints[j] > ints[j+1]){                int temp = ints[j];                ints[j] = ints[j+1];                ints[j+1] = temp;            }            // 继续下次遍历        }    }    return ints;}

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