数据结构与算法--排序算法：冒泡排序 多种方法让你彻底搞懂冒泡排序
阅读目录
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- 排序的相关概念
- 冒泡排序
- 实现冒泡排序
- 复杂度
- 冒泡排序实质和优化
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- 实质
- 冒泡排序优化
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排序的相关概念
排序算法（Sorting algorithm）是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法
排序算法的稳定性
稳定性：稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。
也就是如果一个排序算法是稳定的，当有两个相等键值的纪录R和S，且在原本的列表中R出现在S之前，
在排序过的列表中R也将会是在S之前。
当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定性并不是一个问题。然而，
假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。
(4, 1) (3, 1) (3, 7)（5, 6）
在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是让相等键值的纪录维持相对的次序，
而另外一个则没有：
(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) （维持次序）稳定
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) （次序被改变）不稳定
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。
不稳定排序算法可以被特别地实现为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，
如此在其他方面相同键值的两个对象间之比较，（比如上面的比较中加入第二个标准：第二个键值的大小）
就会被决定使用在原先数据次序中的条目，当作一个同分决赛。
然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。
十大排序算法的总结
- 相关术语解释：
冒泡排序
冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。
它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
冒泡排序算法的运作如下：
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。
对每一对相邻元素做同样的工作，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。
针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
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。
那么我们需要进行n-1次冒泡过程，每次对应的比较次数如下图所示：
实现冒泡排序
法一：通常方法
def bubble_sort(li):
for j in range(len(li) - 1): #【备注1】写成 for j in range(len(li)) 也行
# 取（0，n-1），产生 0~n-2 总共n-1个数，只需比较前一个和后一个的关系
for i in range(len(li) - 1 - j): # 需要两两比较的次数
if li[i] > li[i + 1]:
li[i], li[i + 1] = li[i + 1], li[i]
if __name__ == '__main__':
li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
print(li)
bubble_sort(li)
print(li)
法二：过程和次数 联动
def bubble_sort(alist):
for j in range(len(alist) - 1, 0, -1): # 【备注2】写成 for j in range(len(alist) - 1, -1, -1) 也行
# j表示每次遍历需要比较的次数，是逐渐减小的
for i in range(j):
if alist[i] > alist[i + 1]:
alist[i], alist[i + 1] = alist[i + 1], alist[i]
li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
print(li)
bubble_sort(li)
print(li)
法三：从最后一个数和它前面的数依次比较
def bubble_sort(array):
for i in range(len(array)): 【备注3】 for i in range(len(array-1)) 也行
flag = False
for j in range(len(array) - 1, i, -1): # 注意 每次 都到 一个 i
if array[j] < array[j - 1]:
array[j - 1], array[j] = array[j], array[j - 1]
flag = True
print('测试本行是否执行')
if flag is False: # if not flag:
return
array = [1, 5, 3, 4, 8, 6, 7]
bubble_sort(array)
print(array)
解释上面两个【备注】对于这个外层界限，其实是关于 当数列只有两个 元素时，需不需要比较都是可以的，两个元素没有严格意义的存在排序，这是对于 过程数来说，多一次和少一次是不重要的；重要的是：内层最后比较的两个数，一定是要到 最尾端 前一个数，这样才存在 前后关系
复杂度
最优时间复杂度：O(n) （表示遍历一次发现没有任何可以交换的元素，排序结束）
最坏时间复杂度：O(n2)
稳定性：稳定
冒泡排序对n个数据操作n-1轮，每轮找出一个最大（小）值。
操作只对相邻两个数比较与交换，每轮会将一个最值交换到数据列首（尾），像冒泡一样。
每轮操作O(n)次，共O（n）轮，时间复杂度O(n^2)。
额外空间开销出在交换数据时那一个过渡空间，空间复杂度O(1)
过程示意图
冒泡排序实质和优化
实质
'''
每次比较的次数都递减，整个过程总次数是要进行最坏程度时的次数
0 1 2 3 4 5 6 7 1
0 1 2 3 4 5 6 2
0 1 2 3 4 5 .
0 1 2 3 4 .
0 1 2 3
0 1 2
0 1
0 n-1
for i in range(n-1)
for j in range(n-1-j)
或者：
for i in range(n-1,0,-1)
for j in range(i)
'''
冒泡排序优化
未优化时，当检测一次从头走到尾，发现不需要进行任何交换，说明已经是有序了，
此时时间复杂度为O(n)
冒泡排序优化一
def bubble_sort(li):
for j in range(len(li) - 1):
count = 0 # 记录交换的次数
for i in range(len(li) - 1 - j):
if li[i] > li[i + 1]:
li[i], li[i + 1] = li[i + 1], li[i]
count += 1 # 只有在满足判断条件才会被计数
if count == 0:
return
li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
print(li)
bubble_sort(li)
print(li)
'''
说明：上述，因为是在给列表排序，列表只要内部改变了，外部也会跟着改变；但是上述给的终止条件，直接return，虽然能正常排序，但是存在错误！不妨 试一下这样写也可以！
def bubble_sort(li):
for j in range(len(li) - 1):
count = 0 # 记录交换的次数
for i in range(len(li) - 1 - j):
if li[i] > li[i + 1]:
li[i], li[i + 1] = li[i + 1], li[i]
count += 1 # 只有在满足判断条件才会被计数
if count == 0:
break
# return li 或者同时在外层循环加上返回列表也行
li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
print(li)
bubble_sort(li)
print(li)
【不妨尝试做一下这题，就能发现出错的情况】
题目：输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，
使得所有的奇数位于数组的前半部分，所有的偶数位于数组的后半部分，
并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。
这道题可以用冒泡排序的思维解答：
def reorder(array):
for i in range(len(array)):
flag = False # 设置一个falg
for j in range(len(array) - 1, i, -1):
# 后奇前偶再交换
if array[j] % 2 == 1 and array[j - 1] % 2 == 0:
array[j - 1], array[j] = array[j], array[j - 1]
flag = True # 如果发生的交换，置为True
if flag is False: # 如果一次过程下来，还是False，说明已经排好，后序可以不用进行了
break # 跳出外层for循环，不可以用return，return会直接退出函数
return array
array = [10, 8, 5, 2, 3, 4, 6]
print(reorder(array))
'''
# 规范写法：
def bubble_sort(li):
for j in range(len(li) - 1):
count = 0 # 记录交换的次数
for i in range(len(li) - 1 - j):
if li[i] > li[i + 1]:
li[i], li[i + 1] = li[i + 1], li[i]
count += 1 # 只有在满足判断条件才会被计数
if count == 0: # 判断一个过程后，发现都没有发生变化，那么后序也不用判断了，跳出循环即可
break
return li # 返回排序好的列表
li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
print(li)
bubble_sort(li)
print(li)
'''
# 用 flag 是一样的道理
def bubble_sort(items):
for i in range(len(items) - 1):
flag = False
for j in range(len(items) - 1 - i):
if items[j] > items[j + 1]:
items[j], items[j + 1] = items[j + 1], items[j]
flag = True
if not flag: # if flag is False:
break
return items
li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
print(li)
bubble_sort(li)
print(li)
'''
冒泡排序优化 二：搅拌排序/鸡尾酒排序
上面这种写法还有一个问题，就是每次都是从左边到右边进行比较，这样效率不高，
你要考虑当最大值和最小值分别在两端的情况。写成双向排序提高效率，
即当一次从左向右的排序比较结束后，立马从右向左来一次排序比较。
def bubble_sort(items):
for i in range(len(items) - 1):
flag = False
for j in range(len(items) - 1 - i):
if items[j] > items[j + 1]:
items[j], items[j + 1] = items[j + 1], items[j]
flag = True
if flag:
flag = False
for j in range(len(items) - 2 - i, 0, -1):
if items[j - 1] > items[j]:
items[j], items[j - 1] = items[j - 1], items[j]
flag = True
if not flag:
break
return items
li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
print(li)
bubble_sort(li)
print(li)
冒泡排序优化三
最后要考虑的情况就是，如果给你的不是列表，而是对象，或者列表里面都是字符串，
那么上述的代码也就没有用了，这时候你就要自定义函数了，并将其当成参数传入bubble_sort函数
输出结果：[‘pear’, ‘apple’, ‘pitaya’, ‘waxberry’, ‘watermelon’]
类似的，当给一个类对象排序时，也可以传入lambda 自定义函数
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def __repr__(self):
return f'{self.name}: {self.age}'
items1 = [
Student('Wang Dachui', 25),
Student('Di ren jie', 38),
Student('Zhang Sanfeng', 120),
Student('Bai yuanfang', 18)
]
print(bubble_sort(items1, lambda s1, s2: s1.age > s2.age))
'''
输出结果：按照年龄从小到大排序
[Bai yuanfang: 18, Wang Dachui: 25, Di ren jie: 38, Zhang Sanfeng: 120]
'''