数据结构-冒泡排序

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追风少年马努-吉诺比利

今天凌晨,吉诺比利正式宣布退役,在推特中深情的写道:“今天,怀着一种复杂的心情,我要宣布自己从篮球界中退役。我对在过去的23年中出现在我生命里的每个人都怀着强烈而真挚的感谢(家人,朋友,队友,教练组,工作人员,球迷)。这是一趟美妙的旅程,远超我最狂野的梦想。”

马努-吉诺比利用自己的韶华,在马刺长达16年的职业生涯中换回了四座总冠军,以及球迷们无数美妙的回忆。“GDP组合”是马刺成就21世纪最佳球队的核心因素,他们不仅是联盟历史季后赛参赛场次和取胜场最高纪录保持者,为球队赢得荣誉无数,更重要的是,吉诺比利和蒂姆-邓肯、托尼-帕克之间的兄弟情谊,成就了过去20年间NBA最棒的更衣室文化。在这里,篮球已经不只是一项体育运动,更是维系情感的纽带。 

为你的的退役感到欣慰,是时候陪伴自己家人了,感谢你和邓肯、帕克诠释给我们的友谊和团队精神以及那些不可思议的系列赛,祝福你,你的家人。。。

又让人再一次想起NBA历史上最伟大的大前锋邓肯的篮球哲学:坚持去做,静观其变,如果是对的,一直坚持下去。

                                                                                                                                                               2018.8.28  晚 

                                 追忆完伟大的球员现在我们进入主题谈谈冒泡排序啦 

冒泡排序: 

冒泡排序的英文 Bubble Sort,是一种最基础的交换排序,他是通过对相邻数据元素进行交换,逐步将待排序序列变成有序序列的过程。

算法思想:

反复扫描待排序序列,在扫描的过程中顺次比较相邻的两个元素的大小,如果逆序就交换位置。

以排升序为例,在第一趟冒泡排序中,从第一个元素开始,扫描整个待排序序列,若遇到相邻的两个元素逆序的情况,则交换二者的位置。最后必然会将待排序序列中最大的元素换到待排序序列的末尾,这也是最大元素该在的位置。

然后进行第二趟排序,对前 n-1 个元素进行同样的操作,其结果是将次大的元素被换到待排序序列的第 n-1 个元素的位置处。

如此进行下去,直到剩下一个最小的。每一趟冒泡排序会将一个元素换到它应该所处的位置处。

图形描述: 

具体的步骤我们以 8 个数组成的一个无序数列:5,8,6,3,9,2,1,7 来说明(从小到大排序)

首先让5和8比较,发现5比8要小,因此元素位置不变。

接下来让8和6比较,发现8比6要大,所以8和6交换位置。

继续让8和3比较,发现8比3要大,所以8和3交换位置。

继续让8和9比较,发现8比9要小,所以元素位置不变。

接下来让9和2比较,发现9比2要大,所以9和2交换位置。

接下来让9和1比较,发现9比1要大,所以9和1交换位置。

最后让9和7比较,发现9比7要大,所以9和7交换位置。

这时候,我们的冒泡排序的第一轮结束了。数列最右侧的元素9可以认为是一个有序区域,有序区域目前只有一个元素。

第一趟排序完成后,相信大家对这个过程看的非常清楚也能理解此后的过程,至于后续的交换细节,我们这里就不详细描述了

第二轮排序结束后,我们数列右侧的有序区有了两个元素,顺序如下:

第三轮过后的状态如下:

第四轮过后状态如下:

第五轮过后状态如下:

第六轮过后状态如下:

第七轮过后状态如下(已经是有序了,所以没有改变):

第八轮过后状态如下(同样没有改变):

到此为止,所有元素都是有序的了,这就是冒泡排序的整体思路。

按照这里的思路,也就是按冒泡排序的定义写出的代码(第一版本)代码实现  块中的 BubbleSort_1。

优化处理:

优化一: 

让我们回顾一下刚才描述的排序细节,仍然以5,8,6,3,9,2,1,7这个数列为例,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: 

很明显可以看出经过第六轮排序,整个数列已然是有序的了。可是我们的排序算法仍然“兢兢业业”地继续执行第七轮、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。

按照这里的改进思路,我们写出冒泡排序的(第二版本)代码,在 代码实现  块中的 BubbleSort_2。

这一版代码做了小小的改动,利用 flag 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,说明数列已经有序,直接跳出大循环。

优化二:

为了说明问题看以上这个新的数列,这个数列的特点是前半部分(3,4,2,1)无序,后半部分(5,6,7,8)升序,并且后半部分的元素已经是数列最大值。

让我们按照冒泡排序的思路来进行排序,看一看具体效果:

第一轮

元素3和4比较,发现3小于4,所以位置不变。

元素4和2比较,发现4大于2,所以4和2交换。

元素4和1比较,发现4大于1,所以4和1交换。

元素4和5比较,发现4小于5,所以位置不变。

元素5和6比较,发现5小于6,所以位置不变。

元素6和7比较,发现6小于7,所以位置不变。

元素7和8比较,发现7小于8,所以位置不变。

第一轮结束,数列有序区包含一个元素:

第二轮

元素3和2比较,发现3大于2,所以3和2交换。

元素3和1比较,发现3大于1,所以3和1交换。

元素3和4比较,发现3小于4,所以位置不变。

元素4和5比较,发现4小于5,所以位置不变。

元素5和6比较,发现5小于6,所以位置不变。

元素6和7比较,发现6小于7,所以位置不变。

元素7和8比较,发现7小于8,所以位置不变。

第二轮结束,数列有序区包含两个元素:

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。

如何避免这种情况呢?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。

按照这里的改进思路,我们写出冒泡排序的(第三版本)代码,在 代码实现  块中的 BubbleSort_3。

代码实现:

//冒泡排序的第一版本代码
void BubbleSort_1(int a[],int n)
{
	int i, j;
	for (i = 0; i < n;++i)  //控制趟数
	for (j = 0; j < n - i - 1; ++j)  //对每轮的冒泡处理
	{
		int tmp = a[j];
		if (a[j] > a[j + 1])
		{
			a[j] = a[j + 1];
			a[j + 1] = tmp;
		}
	}
}
//冒泡排序第二版代码
void BubbleSort_2(int a[], int n)
{
	int i, j,flag;
	for (i = 0; i < n; ++i)
	{
		flag = 0;
		for (j = 0; j < n - i - 1; ++j)
		{
			int tmp = a[j];
			if (a[j] > a[j + 1])
			{
				a[j] = a[j + 1];
				a[j + 1] = tmp;

				flag = 1;
			}
		}
		if (flag == 0)
			break;
	}
}
//冒泡排序第三版代码:
void BubbleSort_3(int a[], int n)
{
	int flag,tmp;
	int lastExchangeIndex = 0;  //用该变量记录最后一次交换的位置
	int sortBorder = n - 1;  	//无序数列的边界,每次比较只需要比到这里为止
	for (int i = 0; i < n; ++i)
	{
		flag = 0;
		for (int j = 0; j < sortBorder; j++)
		{
			if (a[j] > a[j + 1])
			{
				tmp = a[j];
				a[j] = a[j + 1];
				a[j + 1] = tmp;

				flag = 1;
				lastExchangeIndex = j;  //把无序数列的边界更新为最后一次交换元素的位置
			}
		}
		sortBorder = lastExchangeIndex;
		if (flag == 0)
			break;
	}
}

时间复杂度和空间复杂度: 

 冒泡排序的时间复杂度和空间复杂度是很容易理解的,不多说了,直接看下面的表格:

冒泡排序时间复杂度及空间复杂度
算法名称 时间复杂度 最坏时间复杂度 平均时间复杂度 最好时间复杂度 空间复杂度
冒泡排序 O(N^{2}) O(N^{2}) O(N) O(1)

稳定性: 

它是稳定的算法。  

提示: 冒泡排序本来不用这么详细去说,因为简单,这里这样做的目的是为了以后备用,冒泡排序很容易拿来和其他排序作比较,所以理解它的每一个细节也是有必要的,特别是这里的第二种优化思想。

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