什么是泡沫sorting？
泡沫sorting有没有真正的世界使用？ 每当我看到一个提到的，它总是：
- 用于学习的sortingalgorithm。
- 不使用sortingalgorithm的一个例子。
这取决于你的数据分布的方式 – 如果你能做出一些假设。
我发现了解何时使用冒泡sorting（或其他types）的最佳链接之一是对sortingalgorithm的animation视图：
泡沫sorting（可能）是在非常特定的情况下可用的最快sorting。 它最初是因为它是第一个被严格分析的algorithm之一而被人们所熟知的，certificate它在有限的情况下是最优的。
考虑一个存储在磁带驱动器上的文件，以及随机访问内存（或者如此大的密钥），因此在任何给定的时间只能将两条logging加载到内存中。 重放磁带足够慢，以至于在文件中进行随机访问通常是不切实际的 – 如果可能的话，您希望按顺序处理logging，每次不超过两个。
当磁带驱动器很常见时，只有几千字（RAM）（无论是什么types的）的机器是常见的，这是足够现实的，值得研究。 那种情况现在很less见，所以研究泡沫sorting根本就没什么意义 – 但更糟糕的是，最佳情况并没有被教导，所以即使出现正确的情况，几乎没有人会意识到这一点。
就极小的和/或几乎sorting的数据集而言，尽pipe它能够掩盖气泡sorting的弱点（至less在某种程度上），但插入sorting对于任何一个/两个那些。
它在现实世界中使用得并不多。 这是一个很好的学习工具，因为它易于理解和快速实施 。 它有坏（O（n ^ 2））最坏的情况和平均performance。 当你知道数据几乎被sorting时，它具有良好的性能performance，但是有很多其他algorithm具有这个属性，具有更好的最差和平均情况下的性能。
我最近在一个优化轶事中遇到了很大的用处。 一个程序需要一组精灵按深度顺序sorting。 spites的顺序在帧之间不会有很大的变化，所以优化的时候，每一帧都是一次一遍的冒泡。 这是在两个方向（从上到下，从下到上）完成的。 所以精灵总是用一个非常高效的O（N）algorithm来sorting。
这可能是最小的一套。
说到教育。 链接到sorting的最后一幕，这是惊人的。 一个必须看到的。
对于小数据集是很好的 – 这就是为什么当分区大小变小时，一些qsort实现切换到它。 但是插入sorting还是比较快，所以除了作为辅助工具之外，没有什么好的理由使用它。
我们最近在一个algorithm的最优性certificate中使用了bubblesort。 我们必须将由一系列对象表示的任意最优解转化为我们的algorithmfind的解决scheme。 因为我们的algorithm只是“按照这个标准sorting”，所以我们必须certificate我们可以在不使情况恶化的情况下对最优解进行sorting。 在这种情况下，冒泡sorting是一个非常好的algorithm，因为它具有很好的不变性，只是交换彼此相邻的两个元素并且顺序错误。 我想，使用更复杂的algorithm会导致大脑融化。
问候。
我认为这是一个很好的“教学”algorithm，因为它很容易理解和实施。 对于小数据集也可能有相同的理由（尽pipe一些O（n lg n）algorithm也很容易实现）。
泡泡sorting很容易实现，而且当你有小的数据集的时候就足够快了。
当你的集合几乎被sorting时（例如，一个或几个元素不在正确的位置），泡泡sorting是足够快的，在这种情况下，你最好隔行扫描从0索引到n索引，从n索引到0索引。 使用C ++可以通过以下方式实现：
void bubbleSort(vector<int>& v) { // sort in ascending order bool go = true; while (go) { go = false; for (int i = 0; i+1 < v.size(); ++i) if (v[i] > v[i+1]) { swap(v[i], v[j]); go = true; } for (int i = (int)v.size()-1; i > 0; --i) if (v[i-1] > v[i]) { swap(v[i-1], v[i]); go = true; } } } 如果两个相邻项目的交换是芯片，并且任意项目的交换是昂贵的，那么可以是好的。
Donald Knuth在他着名的“计算机程序devise艺术”一书中得出结论：“除了一个引人注目的名字和导致一些有趣的理论问题的事实之外，泡沫sorting似乎没有什么可推荐的 。
由于该algorithm易于实现，因此易于支持，并且在实际应用生命周期中减less支持的努力是重要的。
在TRS-80 Model 1中，我曾经在某些情况下使用它来创build小的N.使用for循环，可以在一个程序行上实现完整的sorting。
除此之外，这对于教学是有利的，有时对于几乎sorting顺序的列表来说也是如此。
我曾经用过这样一个案例，绝大多数时候它将分拣两个项目。
下一次我看到这个代码时，有人用库类来replace它。 我希望他们先对它进行基准testing！
代码快速简单（几乎不可能做错）。 如果你没有繁重的工作，并且没有图书馆sorting支持，那么这就是它的地方。
这是我最常用的那种。 （在我们的项目中，我们不能使用任何外部库。）
当我确定数据集非常小时，这非常有用，所以我不在乎速度，而想要最短和最简单的代码。
泡沫是不是你可以去的最低。 最近，我正处于需要排列三个要素的情况。 我写了这样的东西：
// Use sort of stooge to sort the three elements by cpFirst SwapElementsIfNeeded(&elementTop, &elementBottom); SwapElementsIfNeeded(&elementTop, &elementMiddle); SwapElementsIfNeeded(&elementMiddle, &elementBottom); *pelement1 = elementTop; *pelement2 = elementMiddle; *pelement3 = elementBottom;
我无法拒绝对泡沫sorting的任何评论，提到更快（似乎是O（nlogn），但这并没有真正certificate） 梳理sorting 。 请注意，如果您使用预先计算的表格，则梳理sorting会快一点。 梳理sorting与气泡sorting完全相同，只不过它最初不是通过交换相邻元素来开始的。 像泡泡分类一样容易实现/理解。
哦，是的，这是一个很好的select机制。 如果你用某人写的代码find它，你就不雇用他。
几乎没有 。 使用QuickSort或SelectionSort来代替…！
