排序算法冒泡排序
Posted 程序员思语
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了排序算法冒泡排序相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
在做前端工作的时候常常会对数组做处理,也经常会用到排序,今天开始将对常用排序算法做总结,顺便复习一些数据结构知识。
友情提示:阅读本文大概需要 20分钟
前言
Bubble Sort,冒泡排序,是一种最基础的交换型排序算法。之所以叫做冒泡排序,正是因为这种排序算法的每一个元素都可以像小气泡一样,根据自身大小,一点一点向着数组的一侧移动。
冒泡排序
题目背景
// 栗子
var array = [5,6,1,3,2,9,17,11]
冒泡排序是一种通过比较元素从而达到排序目的的算法,按照它思想,我们要把相邻的元素两两比较,根据大小来交换元素的位置。
比如对上面这个数组进行排序,执行过程如下:默认从左向右进行比较,首先让数组的第一位 5 和 6 比较,发现 5 比 6 要小,因此元素位置不变。接下来让 6 和 1 比较,发现6比1要大,所以6和1交换位置,后面依次如此。第一轮结束后数组中的元素 17 作为数组的最大元素,就像气泡一样漂到了最右侧的有序区。这时候,我们的冒泡排序的第一轮结束了,有序区域目前只有一个元素。
第二轮循环开始,过程跟上面一样,每轮确认一个元素归入到有序区域;在经过7轮排序之后(因为第八轮只有一个元素不发生比较),整个数组就是有序的了。这就是冒泡排序最简易的整体思路(有待优化的)。
// 冒泡排序第一版本, Java 实现
public static void sort(int array[]) {
int temp = 0;
for(int i = 0; i > array.length; i++) {
for(int j = 0; j < array.length - i - 1; j++) {
if(array[j] > array[j+1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j+1];
array[j+1] = temp;
}
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int [] array = new int[] {5,6,1,3,2,9,17,11};
sort(array);
System.out.println(Arrays.toString(array));
}
整个基础版的代码实现起来比较简单,使用双循环来进行排序。外部循环控制所有的回合,内部循环代表每一轮的冒泡处理,先进行元素比较,再进行元素交换。
上述原始的冒泡排序写法,无论在 领扣 还是 面试环节,都是不合格的,因为需要优化的环节有很多,首先让我们回顾一下刚才描述的排序过程,仍然以 5,6,1,3,2,9,17,11 这个数组为例,当排序算法分别执行到第六、第七、第八轮的时候,数列状态如下:
// 第6轮
1 2 3 5 6 9 11 17
// 第7轮
1 2 3 5 6 9 11 17
// 第8轮
1 2 3 5 6 9 11 17
很明显可以看出,自从经过第六轮排序,整个数列已然是有序的了。可是我们的排序算法仍然继续执行第七轮、第八轮。这种情况下,如果我们能判断出数列已经有序,并且做出标记,剩下的几轮排序就可以不必执行,提早结束工作,减少比较轮次。
// 改版后, Java 实现
public static void sort(int array[]) {
int temp = 0;
for(int i = 0; i < array.length; i++) {
// 有序标记,每一轮排序的初始值都是 true
boolean isSorted = true;
for(int j = 0; j < array.length - i - 1; j++) {
if(array[j] > array[j+1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j+1];
array[j+1] = temp;
// 如果有元素交换,说明不是有序的,标记改成false
isSorted = false;
}
}
if(isSorted) {
break;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int [] array = new int[] {5,6,1,3,2,9,17,11};
sort(array);
System.out.println(Arrays.toString(array));
}
这一版代码做了小小的改动,利用布尔变量 isSorted 作为标记。如果在本轮排序中,元素有交换,则说明数列无序;如果没有元素交换,说明数列已然有序,直接跳出大循环。
第二步优化:
针对数组 5,6,1,3,2,9,17,11,我们可以发现前5个元素无序,后面3个有序,按照原来的写法,后面的已经有序了,可是每轮排序比较会浪费了一些比较次数。而解决这个问题的关键在于对数列有序区的界定。
按照现有的逻辑,有序区的长度和排序的轮数是相等的。比如第一轮排序过后的有序区长度是1,第二轮排序过后的有序区长度是2 ……
实际上,数列真正的有序区可能会大于这个长度,比如例子中仅仅第二轮,后面 5 个元素实际都已经属于有序区。因此后面的许多次元素比较是没有意义的。为了避免这种尴尬的情况,我们可以在每一轮排序的最后,记录下最后一次元素交换的位置,那个位置也就是无序数列的边界,再往后就是有序区了。
// 二次优化,Java 实现
public static void sort(int array[]) {
int temp = 0;
int lastExchangeIndex = 0;
// 记录最后一次交换的位置
int sortBorder = array.length - 1;
// 设置数组的边界,即比较的边界,避免多余比较
for(int i = 0; i < array.length; i++) {
// 有序标记,每轮的初始值均为 true
boolean isSorted = true;
for(int j = 0; j < sortBorder; j++) {
if(array[j] > array[j+1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j+1];
array[j+1] = temp;
// 如果有元素发生了交换,标记为 false
isSorted = false;
// 把无序数组的比较边界更新为 最后一次交换元素的位置
lastExchangeIndex = j;
}
}
sortBorder = lastExchangeIndex;
if(isSorted) {
break;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int [] array = new int[] {5,6,1,3,2,9,17,11};
sort(array);
System.out.println(Arrays.toString(array));
}
这一版代码中,sortBorder就是无序数列的边界。每一轮排序过程中,sortBorder之后的元素就完全不需要比较了,肯定是有序的。
局限性:
冒泡排序的每一个元素都可以像小气泡一样,根据自身大小,一点一点向着数组的一侧移动。算法的每一轮从都是从左到右比较元素,进行单向的位置交换。仅仅减少每次的排序次数并加以判断,还是不够的,冒泡排序的时间复杂度是O(n^2)还是比较大。针对冒泡排序作出优化,后面产生了优化版的冒泡排序,鸡尾酒排序。
鸡尾酒排序
鸡尾酒排序又叫定向冒泡排序,鸡尾酒搅拌排序,搅拌排序(也可以视作选择排序的一种变形),涟漪排序,来回排序或快乐小时排序,是冒泡排序的一种变形,特点是鸡尾酒排序的元素比较和交换过程是双向的。
// 栗子
var array = [12,13,14,15,16,17,18,11]
针对上面这个栗子,如果还继续采用冒泡排序的话会显得很鸡肋,因为数组中明明只有一个元素的位置不对,却需要进行7轮排序,效率十分低下。
而鸡尾酒排序可以避免这种情况,它首先第一轮从左向右比较、交换,18最终放在数组右侧的有序区;第二轮开始反过来从右往左比较、交换;让11和17比较。元素11小于17,所以11和17交换位置,然后依次11和16比较并交换…最终11回到数组的左侧;虽然数组到此为止已经是有序的,但是第三轮排序仍然在继续,第三轮排序重新从左从左向右比较和交换,发现没有元素位置交换,证明已经有序,排序结束。
排序过程就像钟摆一样,第一轮从左到右,第二轮从右到左,第三轮再从左到右……
// Java 实现
private static void sort(int array[]) {
int temp = 0;
for(int i = 0; i < array.length/2; i++) {
boolean isSorted = true;
// 有序标记,每轮的初始值是 true
// 奇数轮次,每轮从左向右比较和交换
for (int j = i; j < array.length - i - 1; j++) {
if(array[j] > array[j+1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j+1];
array[j+1] = temp;
// 如果有元素发生交换,有序标记就更新为 false
isSorted = false;
}
}
if(isSorted) {
break;
}
// 偶数轮之前,将有序标记再更新为 初始值 true
isSorted = true;
// 偶数轮排序开始,从右向左比较和交换
for(int j = array.length - i - 1; j > i; j--) {
if(array[j] < array[j-1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j-1];
array[j-1] = temp;
// 如果有元素发生了交换,有序标记更新为false
isSorted = false;
}
}
if(isSorted) {
break;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int [] array = new int[] {5,6,1,3,2,9,17,11};
sort(array);
System.out.println(Arrays.toString(array));
}
这段代码是鸡尾酒排序的最基本的实现。若想优化,我们可以在每一轮排序的最后,记录下最后一次元素交换的位置,那个位置也就是无序数列的边界,再往后就是有序区了。对于单向比较的冒泡排序,我们只需要设置一个边界值,对于双向的鸡尾酒排序,我们需要设置两个边界值限定。
private static void sort(int array[]) {
int temp = 0;
int lastRightExchangeIndex = 0;
// 记录右侧最后一次交换的位置
int lastLeftExchangIndex = 0;
// 记录左侧最后一次交换的位置
int rightSortBorder = array.length - 1;
// 记录右侧比较的边界
int leftSortBorder = 0;
// 记录左侧比较的边界
for (int i = 0; i < array.length/2; i++) {
boolean isSorted = true;
// 有序标记,每轮的初始值默认是 true
// 奇数轮,从左向右
for(int j = leftSortBorder; j < rightSortBorder; j++) {
if(array[j] > array[j+1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j+1];
array[j+1] = temp;
// 如果有元素发生了比较交换, 有序标记更新为 false
isSorted = false;
// 如果有元素发生交换,更新该轮次的比较边界
lastRightExchangeIndex = j;
}
}
rightSortBorder = lastRightExchangeIndex;
if(isSorted) {
break;
}
// 在偶数轮比较之前,重新初始化 isSorted 为 true
isSorted = true;
// 偶数轮次比较,从右向左比较和交换
for(int j = rightSortBorder; j > leftSortBorder; j--) {
if(array[j] < array[j-1]) {
temp = array[j];
array[j] = array[j-1];
array[j-1] = temp;
// 如果有元素发生了交换,更新 isSorted
isSorted = false;
lastLeftExchangIndex = j;
}
}
leftSortBorder = lastLeftExchangIndex;
if(isSorted) {
break;
}
}
}
public static void main(String[] args) {
int [] array = new int[] {5,6,1,3,2,9,17,11};
sort(array);
System.out.println(Arrays.toString(array));
}
代码中使用了左右两个边界值,rightSortBorder 代表右边界,leftSortBorder代表左边界。 在比较和交换元素时,奇数轮从 leftSortBorder 遍历到 rightSortBorder 位置,偶数轮从 rightSortBorder 遍历到 leftSortBorder 位置。
总结
冒泡排序的复杂度:
时间复杂度
最优时间复杂度
平均时间复杂度
空间复杂度:总共
鸡尾酒排序复杂度:
时间复杂度
最优时间复杂度
平均时间复杂度
不过鸡尾酒排序的优点就是能够在特定的条件下,减少排序的回合数,而缺点也很明显,代码量增多,应用场景主要是"大部分元素已经有序"的情况下。
最后
今天的 排序算法之冒泡排序 就分享到这里,有问题欢迎大家留言,谢谢 ~
以上是关于排序算法冒泡排序的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章