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算法分析：
序列 S= {S0, S1, S2, ...,Sn-1}是n个可排序的序列。
(1). i从n-1递减到1，重复步骤(2)~(3)。
(2). j从0递增到i-1，重复步骤(3)。
(3). 若Sj > Sj+1，交换它们。
原始代码和改进的代码如下：
import java.util.Arrays; class InsertSort { public void bubbleSort(int[] array) { for (int i = array.length-1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j < i; j++) { if(array[j+1] < array[j]) { int tmp = array[j+1]; array[j+1] = array[j]; array[j] = tmp; } } } } public void bubbleSortBetter(int[] array) { for (int i = array.length-1; i > 0; i--) { boolean change = false; for (int j = 0; j < i; j++) { if(array[j+1] < array[j]) { int tmp = array[j+1]; array[j+1] = array[j]; array[j] = tmp; change = true; } } if(!change) break; // 无改变时，说明从j=0到j=i已经是有序的，故不需要再次排序。 } } } public class TestClass { public static void main(String[] args) { int[] test = {5, 3, 4, 1, 7, 6}; new InsertSort().bubbleSort(test); System.out.println(Arrays.toString(test)); } }
快速排序的三步分治过程：
关于快速排序的详细通俗解说，点击百科快速排序算法。下面给出Java代码，注意递归条件left < right。
import java.util.Arrays; class QuickSort { public void quickSort(int[] array, int left, int right) { int index = partition(array, left, right); if(left < index-1) quickSort(array, left, index-1); //排序基准点的左半部分 if(index+1 < right) quickSort(array, index+1, right); //排序基准点的右半部分 } public int partition(int[] array, int left, int right) { int pivot = array[left]; //找第1个元素作为基准点 while (left < right) { while (left < right && array[right] >= pivot) right--; if(left < right) { int tmp = array[left];array[left] = array[right]; array[right] = tmp; left++; } while (left < right && array[left] <= pivot) left++; if(left < right) { int tmp = array[left];array[left] = array[right]; array[right] = tmp; right--; } } return left; //返回基准点的下标 } } public class TestClass { public static void main(String[] args) { int[] test = {6, 2, 7, 3, 8, 9}; new QuickSort().quickSort(test, 0, test.length-1); System.out.println(Arrays.toString(test)); } }
冒泡算法最好的时间复杂度为O(N)，最坏的时间复杂度O(N2)，平均时间复杂度O(N2)，是稳定的排序算法。
快速排序算法最好的时间复杂度为O(Nlg(N))，最坏的时间复杂度O(N2)，平均时间复杂度O(Nlg(N))，就其平均性能比较而言，它是基于关键字比较的内部排序算法中速度最快的，快速排序亦因此而得名，它是非稳定的。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/lasclocker/p/4865174.html
