冒牌排序演算法時間複雜度最壞的情況是，最好的，說明氣泡排序是可以優化的，就看你有沒有去發現。
比較相鄰的元素，判斷是否符合要求，如果不符合就交換位置來達到排序的目的。
對每一對相鄰元素做相同的工作，從開始第一對到結尾的最後一對，一次遍歷之後，最後乙個元素是最大（小）的數。
第二次遍歷重複以上操作，因為最後乙個元素已經確定位置，減少一次計算。以此類推。
示例通過乙個示例來理解基本的氣泡排序演算法，假設當前我們有乙個陣列a，裡面元素是：5，6，1，7，2，4，3
初始狀態
初始狀態[5, 6, 1, 7, 2, 4, 3]發生交換[5, 1, 6, 7, 2, 4, 3]發生交換[5, 1, 6, 2, 7, 4, 3]發生交換[5, 1, 6, 2, 4, 7, 3]發生交換[5, 1, 6, 2, 4, 3, 7]1次遍歷：[5, 1, 6, 2, 4, 3, 7]發生交換[1, 5, 6, 2, 4, 3, 7]發生交換[1, 5, 2, 6, 4, 3, 7]發生交換[1, 5, 2, 4, 6, 3, 7]發生交換[1, 5, 2, 4, 3, 6, 7]2次遍歷：[1, 5, 2, 4, 3, 6, 7]發生交換[1, 2, 5, 4, 3, 6, 7]發生交換[1, 2, 4, 5, 3, 6, 7]發生交換[1, 2, 4, 3, 5, 6, 7]3次遍歷：[1, 2, 4, 3, 5, 6, 7]發生交換[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]4次遍歷：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]5次遍歷：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]6次遍歷：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
可以發現，我們到第4次遍歷的時候，發現已經排序完了，但是**還是會繼續判斷是否符合要求。
仔細看看，第4次遍歷之前還有一次元數字置交換，第5次遍歷之前已經沒有了交換。
所以我們可以設定乙個標誌位，用來表示當前i 1次是否還有交換，如果有就進行下一趟遍歷，如果沒有，則說明當前陣列已經排完序，沒有再進行比較的判斷了。
初始狀態[5, 6, 1, 7, 2, 4, 3]發生交換[5, 1, 6, 7, 2, 4, 3]發生交換[5, 1, 6, 2, 7, 4, 3]發生交換[5, 1, 6, 2, 4, 7, 3]發生交換[5, 1, 6, 2, 4, 3, 7]1次遍歷：[5, 1, 6, 2, 4, 3, 7]發生交換[1, 5, 6, 2, 4, 3, 7]發生交換[1, 5, 2, 6, 4, 3, 7]發生交換[1, 5, 2, 4, 6, 3, 7]發生交換[1, 5, 2, 4, 3, 6, 7]2次遍歷：[1, 5, 2, 4, 3, 6, 7]發生交換[1, 2, 5, 4, 3, 6, 7]發生交換[1, 2, 4, 5, 3, 6, 7]發生交換[1, 2, 4, 3, 5, 6, 7]3次遍歷：[1, 2, 4, 3, 5, 6, 7]發生交換[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]4次遍歷：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
好了這是第一次的優化，減少了計算次數。看上面的執行過程，你覺得還有什麼辦法使得時間複雜度盡可能少一點呢？
我覺得還能再繼續優化，為了更直白一點，這次我們換乙個陣列，陣列元素為：4, 3, 2, 1, 5, 6, 7
看到上面的結果可以看出乙個問題，裡面的for迴圈明明已經歸位了，又增加了不必要的計算次數。問題是在於j < array.length – i – 1。
我們可以這樣解決，進行第1次遍歷之前，記錄交換元素的最後乙個位置lastpostion。交換後的元素後乙個肯定要比前面乙個元素大，lastpostion就記錄前面乙個元素就可以了。
進行一次遍歷之後，lastpostion的記錄有了，裡面的for迴圈進行下標0到lastpostion的陣列就可以了，lastpostion後面的一串陣列由於前面第一次迴圈驗證過了，沒有任何交換的元素 ，說明也是排好序的。
動畫 什麼是希爾排序？
上篇寫的直接插入排序演算法時間複雜度是o n 2 如果要令此排序演算法的時間複雜度要低於o n 2 必須是 遠距離的元素交換 使得這組元素能提高有序的程度，然後進行直接插入排序的時候可以減少交換的工作量。那通過什麼減少交換的工作量呢？希爾排序可以解決這個問題。希爾排序在做直接插入排序之前，希望可以對...
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動畫 什麼是桶排序？
桶排序和計數排序一樣，不受o nlogn 時間複雜度下限的影響，它將待排序序列通過遍歷方式分到有限數量的桶中，然後每個桶被單獨地排序，不管是使用同乙個比較類排序演算法或者使用不同的排序演算法，或者還是遞迴地使用桶排序。桶排序可以通過比較方式實現，也可以通過非比較方式實現。通過比較方式的桶排序分為4步...