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基本思想：两两比较相邻记录的关键字，如果反序则交换，直至没有反序为止。
- 最初的冒泡排序（初级版）：
1 //从小到大 2 function BubbleSort(arr){ 3 var i,j,temp; 4 for(i=0;i<arr.length-1;i++){ 5 for(j=i+1;j<arr.length;j++){ 6 if(arr[i]>arr[j]){ 7 temp=arr[j]; 8 arr[j]=arr[i]; 9 arr[i]=temp; 10 } 11 } 12 } 13 return arr; 14 } 15 var arr=[10,7,9,11,22,33,4,2,0,1000]; 16 BubbleSort(arr);
17 console.log(arr); //[0, 2, 4, 7, 9, 10, 11, 22, 33, 1000]
由于这样的排序仅仅是交换顺序，不算是真正的冒泡排序，效率也比较低。
当i=0,
arr[0]和它后边的每一项进行比较大小，前者大于后者，则进行交换。始终保证arr[0]为最小值。
当i=1,（arr[0]已经为最小值，不需要进行比较，）
arr[1]和它后边的每一项进行比较大小，前者大于后者，则进行交换。始终保证arr[1]为最小值（除去arr[0]以外）。
…….直至i=arr.length-2时，保证前arr.length-1项均“比较”小（小于后边的所有项），此时不再需要进行比较。(当n个数，前n-1个为“比较”小的值后，最后一个还有什么比较的意义呢？？)
- 正宗的冒泡排序（将小的数字如同气泡一样慢慢的浮上表面）
1 //从小到大 2 function BubbleSort(arr){ 3 var i,j,temp; 4 for(i=0;i<arr.length-1;i++){ 5 for(j=arr.length-1;j>i;j--){ 6 if(arr[j]<arr[j-1]){ //j为从后往前循环 7 temp=arr[j-1]; 8 arr[j-1]=arr[j]; 9 arr[j]=temp; 10 } 11 } 12 } 13 return arr; 14 } 15 var arr=[10,7,9,11,22,33,4,2,0,1000]; 16 BubbleSort(arr);
17 console.log(arr);// [0, 2, 4, 7, 9, 10, 11, 22, 33, 1000]
当i=0时,
j的第1次循环：j=arr.length-1，j从数组的最后一项开始和前一项比较大小，当前者小于后者，交换位置。
j的第2次循环：j=arr.length-2,继续和前一项比较大小。
……直至j=1时结束。此时数组的第一项为最小值。
当i=2时，
j的第1次循环：j=arr.length-1，j从数组的最后一项开始和前一项比较大小，当前者小于后者，交换位置。
j的第2次循环：j=arr.length-2,继续和前一项比较大小。
……直至j=2时结束（即比较完第三项和第二项，第一项已经确定，不需要进行比较）。此时数组的第二项为最小值（除去第一项以外）。
继续循环i，i=arr.length-2时。比较j的第arr.length项和第i=arr.length-1项，即可得到最终结果。
- 优化后的冒泡排序
当待排序的序列为{2,1,3,4,5，6，7,8,9}，那么仅仅需要交换第一个和第二个关键字即可。但是前面的算法还是会将循环都执行一遍，造成了多余的计算。
此时我们可以添加一个标记变量flag。
1 //从小到大 2 function BubbleSort(arr){ 3 var i,j,temp; 4 var flag=true; //flag进行标记 5 for(i=0;i<arr.length-1&&flag;i++){ //若flag为false则退出循环 6 flag=false; //初始化为false 7 for(j=arr.length-1;j>i;j--){ 8 if(arr[j]<arr[j-1]){ //j为从前往后循环 9 temp=arr[j-1]; 10 arr[j-1]=arr[j]; 11 arr[j]=temp; 12 flag=true; //如果有数据交换则为true 13 } 14 } 15 } 16 return arr; 17 } 18 var arr=[10,7,9,11,22,33,4,2,0,1000];
19 BubbleSort(arr); 20 console.log(arr); // [0, 2, 4, 7, 9, 10, 11, 22, 33, 1000]
标记变量声明时状态为true，进行循环后，标记变量初始化为false状态。当后边的项两两进行比较时，发生交换则将标记变量状态更正为true，如果自始至终标记变量的状态都没有更正为true，说明为有序，则在外层循环的终止判断语句中退出。
优化的关键在于：
在变量i的for循环中，增加了对flag是否为true的判断。通过这种改进，可以避免在有序的情况下进行无意义的循环判断。
- 时间复杂度
1.最好的情况，即数组有序，可以推断出就是n-1次的比较，时间复杂度为O(n)
2.当最坏的情况，即数组逆序，第一个数需要排n-1次，第二个数需要排n-2次，第3个数需要排n-3次……这样依次类推，最后一个数只需要排一次，加起来共需要排n(n-1)/2次，所以时间复杂度为O（O^2）
看完大话数据结构，根据自己的理解整理了下，还请大家留下宝贵意见。
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