无论是迷宫游戏、扫雷游戏，还是常用的搜索引擎，甚至高端AI人机博弈等都需要算法来更好的实现。

算法是软件方面提升计算机效率的利器。

算法与数据结构分不开，用代码实现算法，至少会涉及到一种数据结构，数据结构通常有：

线性结构

树形结构

图

算法就要分别对应不同数据结构去排序。

当一个算法思想提出后，往往还需要更多时间去思考这个算法的优化。不断挖掘算法的潜力。

算法分类：

分治算法：归并排序、快速排序

贪心算法：最小生成树

动态规划：最短路径

递归搜索：树形结构

学习算法先从时间复杂度为O(n^2)学起，因为他们实现最简单，在并不复杂时，简单易用。高效率的算法往往实现也更复杂。

那就首先从算法从八大基本排序算的 冒泡排序法学起吧。

本文以升序排序为例。

冒泡排序定义及实现

冒泡排序，类似生活中于水中往上冒的气泡，越往上的气泡越大，故此得名。在冒泡排序中，每次比较前后两个数据，如果前一个比后一个大，则他们交换位置，这样从头到尾执行一次，则最大的数，就会被交换到最后一个位置，因为它比其他数都要打。进行第二轮排序，则次大的数会被交互到倒数第二位，以此类推。

首先来看一个基础的冒泡排序java代码实现：

 

 

 

 

 

从这里可以看到，因为有两次for循环每个循环最大会进行n次，所以时间复杂度为O(n^2).

优化一

优化1：在全部数据中，一旦前面有一个数比后面的大，就一定会发生交换，把大的数换到后面去。 所以我们可以加一个标记，如果某一趟排序没任何交换，则说明整组数据已经全部有序了，此时就可以中断循环，不用再比较，实现如下：

 

优化二

如前面定义中讲到，第一次循环会把最大的值交换到最后一个位置，第二次循环会把次大的值交换到倒数第二位，以此类推。随着循环的进行，靠后的部分都变为有序的区域，那么，靠后部分我们不必在进行比较：

 

优化三

上面的循环中，每次对整个数据循环我们都只找出了最大值，并且放到了最后的位置，如果我们每次循环既寻找最大值又最小值，并把最大值放到最后，最小值放到最前的位置，就可以进一步优化了，代码实现如下：

附上自动生成测试数组的代码