[数据结构与算法]冒泡排序的执行流程

上学学计算机的时候，最开始学排序的时候，应该都是先学的这个算法吧。很经典。先从字面上了解一波这个算法，我们日常生活中会见到很多冒泡的场景。烧开的水其实就很形象，气泡是一个接着一个冒出来的。冒泡排序的过程其实和这个过程就很相似。
我从网上找了一个动图，很直观。动图来源：https://www.cnblogs.com/fivestudy/p/10064969.html

看一下java代码的实现

public class BubbleSortSolution {
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = new int[]{1, 4, 5, 6, 2, 3};
        bubbleSort(array, array.length);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
    }

    private static void bubbleSort(int[] array, int n) {
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            boolean flag = false;
            for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]) {
                    int temp = array[j];
                    array[j] = array[j + 1];
                    array[j + 1] = temp;
                    flag = true;
                }
            }
            if (!flag) {
                break;
            }
        }
    }
}

大家一定要亲自把代码粘贴到ide中，实际的运行一番，真正了解一下算法是如何执行的。不要只是看代码。
时间复杂度分析
说到复杂度，其实有3种分类。
最好情况时间复杂度
最坏情况时间复杂度
平均情况时间复杂度
我们分别解释一下。
比如我们写的这个冒泡排序，如果数据是逆序的。每一次比较都需要移动元素，所以最坏情况时间复杂度是O(n2)。
如果数据是有序的，我们进行一次冒泡操作就可以结束了，所以最好情况时间复杂度是O(n)。那平均情况时间复杂度呢？
平均情况时间复杂度，就是将每一种情况对应的概率累加起来，求一个平均情况。冒泡排序的平均情况时间复杂度是O(n2)。
空间复杂度分析
没有借助临时空间，空间复杂度是O(1)。
原地排序分析
原地排序算法
稳定性分析
只有元素之间有大小关系时，才会进行交换。如果元素相等，元素不会发生交换，所以冒泡排序是稳定排序算法。