01氣泡排序
氣泡排序演算法思想簡單來說：在內層一次遍歷中，arr[j] 與 arr[j - 1] 進行比較，如arr[j - 1] < arr[j], 不改變，反之互換值，保證arr[j]儲存著 0~j - 1中的最大值，隨一次遍歷當前陣列最大值也下沉至末尾，經過n - 1次外層迴圈，可使n - 1個元素下沉，最後乙個元素位置確定，排序完成。
舉個例子方便理解，
例1：例如原陣列為：0，34，66，12，100，98
進入第一次氣泡排序：
從下標1的元素（即34）排起：34與0比較，34大，陣列仍為0，34，66，12，100，98
下標2的元素(即66)：66與34比較，66大，陣列仍為0，34，66，12，100，98
下標3的元素(即12)：12與66比較，12小，互換位置，陣列變換為0, 34, 12, 66, 100, 98
下標4的元素(即100)：100與66比較，100大，陣列仍為0, 34, 12, 66, 100, 98
下標5的元素(即98)：98與100比較，98小，則互換位置，陣列變換為0, 34, 12, 66, 98，100
檢視規律，排序過程中，下標 j的值在交換後，是0 ~ j - 1中最大的，利用的是不等號具有傳遞性；排序完成後，將100沉底，再進行新的迴圈時，只需排序0, 34, 12, 66, 98即可，最大值沉底。
具體實現**如下：
02氣泡排序優化
外層優化：即減少外層迴圈次數
舉例2：假設元素陣列為1, 0, 2, 4,8，那麼只需一次內層遍歷即完成了，何須四次？可優化為在每次遍歷中增加乙個tag記錄，如果發生交換，則將tag = false，迴圈結束檢測是否tag發生變化，未發生變化一定是排序完成。
具體實現如下：
內外層迴圈優化：即減少內層和外層循壞次數
如咱們的例1：在一次排序後資料變換為 0, 34, 12, 66, 98，100， 那麼第二次內層遍歷只需遍歷0， 34， 12即可，無需遍歷至0, 34, 12, 66, 98，只需設定乙個next記錄最後交換位置，下一次迴圈就以next為終止。
具體實現如下：
雙向冒泡：一次下沉，一次上浮操作，來回交替
舉例3：1000，2，34，56，343，0，一次下沉和上浮操作排序完成。雖然沒有優化迴圈次數，但大大減少交換次數。
具體實現如下：
雙向冒泡和外層優化一起配合使用
雙向冒泡和內外層優化配合使用
03冒泡優化效率對比
現生成30萬條資料使用以上氣泡排序+五種優化演算法測試，測試結果如下：
問：內外層皆優化演算法為什麼慢於原氣泡排序演算法？
答：和初始資料有關，內外層皆優化中如果多次使用next記錄，但最後乙個數值仍需交換，白白浪費之前賦值時間，再加之邏輯判斷，所以慢於原冒泡演算法，但大部分情況下優於原演算法。
問：優化外層為什麼能比內外層皆優化速度還快？
答：因為在兩者邏輯判斷中boolean型比==快的多，用1億條迴圈測試如下：
問：優化演算法的結果會發生改變嗎？
答：會，因資料和資料量的不同會發生一定變化，特定條件下還可能產生相反的結果。即使採用統一資料，也可能因為對不同演算法產生相反的影響。
細說氣泡排序及其五種優化演算法
氣泡排序演算法思想簡單來說 在內層一次遍歷中，arr j 與 arr j 1 進行比較，如arr j 1 arr j 不改變，反之互換值，保證arr j 儲存著 0 j 1中的最大值，隨一次遍歷當前陣列最大值也下沉至末尾，經過n 1次外層迴圈，可使n 1個元素下沉，最後乙個元素位置確定，排序完成。舉...
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