算法系列之--Javascript和Kotlin的冒泡算法（原）

Posted 2022-12-09 工程师阿杜

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介绍

        冒泡算法基本上是IT从业人员接触到的第一个算法，其原理就是依次对比相邻元素，大的放在后面，当全部list遍历之后，该list的最大值就会被置换到list的最后，详细步骤如下：

         1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
         2. 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
         3. 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
         4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

特点

        用于算法入门，实战中效率最差

效率

        平均时间复杂度O(n^2)

        最坏时间复杂度O(n^2)
        最优时间复杂度O(n)

备注

        原始版本的冒泡算法，即使最优情况下，时间复杂度也是O(n^2)，那么如何可以达到O(n)呢？

        需要满足以下两个条件：

        1、当前序列是完全的有序序列

        2、添加一个标志位(didSwap)，在第一次遍历时如果发现是有序序列，则停止循环即可。

        因此可以看出，这种O(n)的情况其实只是理想状态而已，并不具有实战性。

源码

Js源码

let list = [123456, 4, 8, 23, 5, 13, 323, 1, 9, 2, 3]
//最优标志位，只有当前已经是最优序列时简化后续的循环
let didSwap = false
for (let i = 0; i < list.length - 1; i++) 
    for (let j = 0; j < list.length - 1 - i; j++) 
        if (list[j] > list[j + 1]) 
            //交换相邻位置
            let temp = list[j]
            list[j] = list[j + 1]
            list[j + 1] = temp
            didSwap = true
        
    
    if (didSwap === false)
        //说明当前序列已经是正序，属于最优的情况，此时直接return即可，无需再做无用功，从而达到O(n)的时间复杂度
        return
    

Kotlin源码

private var ARRAY_COUNT = 100000
/*
 * 获取随机数列
 */
private fun getSortList(): IntArray 
    var sortList = IntArray(ARRAY_COUNT)
    var ra = Random()
    for (i in sortList.indices) 
        sortList[i] = ra.nextInt(ARRAY_COUNT * 10)
    
    return sortList

/*
 * 交换数列元素
 */
private fun swapByIndex(list: IntArray, x: Int, y: Int) 
    var temp = list[x]
    list[x] = list[y]
    list[y] = temp

/*
 * 冒泡算法
 */
private fun maoPao() 
    var sortList = getSortList()
    var didSwap = false
    for (i in 0 until sortList.size - 1) 
        for (j in 0 until sortList.size - 1 - i) 
            if (sortList[j] > sortList[j + 1]) 
                swapByIndex(sortList, j, j + 1)
                didSwap = true
            
        
        if (!didSwap) 
            return
        
    

        下一节我们来学习另外一种入门的排序算法----

选择算法

        各个算法的Kotlini版本性能测试结果请看 《 算法系列之--Kotlin的算法实战比较 》