1、冒泡排序原理
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直觀點先看圖（注：圖片來源於網絡）
從上圖我們可以看出冒泡排序的規則,歸納幾點如下:
冒泡的規則：
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每一輪獲取第一個數和后面的數據進行依次比較的過程，稱為一輪冒泡的過程
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每一輪冒泡.都是先拿第一個數，依次比對相鄰的兩個數，如果前一個數比后一個數大，則交換他們的位置，這一輪比較完畢，會把最大的數放在最后面。
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然后反復重復上面的步驟（每一輪都能將前面數據中一個最大數，放到后面），直到一輪冒泡下來沒有任何數據需交互位置,此時數據已經為有序狀態
冒泡的次數:
假設列表的長度為n，冒泡排序是每次拿出來第一個元素，需要拿多少次呢？應該是列表的長度減1，意味着每一個長度為n的列表，需要冒泡 n-1 次
每次冒泡比較的次數：
每一次冒泡，都能排好一個數據的順序，第一次冒泡，需要進行依次比較的次數為n次，那么隨着次的增加排好的數據也會越多，需要比較的數據就越少。關系圖如下：
| 第幾次冒泡 | 比較的次數 |
|---|---|
| 1 | n-1 |
| 2 | n-2 |
| 3 | n-3 |
| 4 | n-4 |
根據以上分析我們找出了冒泡次數和，比較次數的關系，接下來就可以通過代碼來實現了，實現代碼如下：
2、python實現冒泡排序
代碼實現：
li = [22, 3, 44, 112, 1, 442, 55, 33, 65] def bubble_sort(li): n = len(li) # 遍歷列表長度減1次 for i in range(1, n): # 每次遍歷都獲取第一個元素，依次和后面的元素進行比較 for j in range(n - i): # 判斷前元素，和后一個元素的值 if li[j] > li[j + 1]: # 交換當前元素和后一個元素的值 li[j], li[j + 1] = li[j + 1], li[j] return li
注意：上面的代碼根據冒泡的思路,實現了排序，但是從嚴格意義上講還是由缺陷的，不能算是真正的冒泡排序，只是一個偽冒泡排序，面試能夠把這個偽冒泡排序寫出來，大多數公司還是能過的。
3、代碼優化
眾所周知，進行冒泡排序的時候，按正常的邏輯來講，當一輪冒泡下來，所有數據的順序都沒發生改變，那么該數據就是一個有序列表了，這個時候就不會在進行下一輪冒泡了，
例如：當我們使用一個有序列表來進行冒泡排序，那么第一輪冒泡下來，所有的數據順序都不會發生改變，那么就不會再進行下一輪冒泡，這樣情況下時間復雜度為最優，只進行一輪冒泡，即O(n)。
1、缺陷分析
針對於時間復雜度最優的這種情況，在上面寫的偽冒泡排序算法中是不可能出現的，不管被排序的數據有沒有順序，都會進行n-1次冒泡，即最壞時間復雜度。
在這邊上面的偽冒泡只考慮了冒泡的過程，不管列表原來的順序，依次冒泡，全部去排一遍順序，沒有從時間復雜度的角度去做優化。
2、代碼優化
針對上述缺陷問題，接下來我們進行優化
代碼如下：
def bubble_sort(li): n = len(li) # 遍歷列表長度減1次 for i in range(1, n): # 創建一個變量，用來記錄本輪冒泡，是否有數據交換位置 status = False # 每次遍歷都獲取第一個元素，依次和后面的元素進行比較 for j in range(n - i): # 判斷前元素，和后一個元素的值 if li[j] > li[j + 1]: # 交換當前元素和后一個元素的值 li[j], li[j + 1] = li[j + 1], li[j] # 只要由數據交換位置，則修改statusd的值 status = True # 每一輪冒泡結束之后，判斷當前status是否為Flase, # 如果為Flase，則說明上一輪冒泡沒有修改任何數據的順序（即數據是有序的） if not status: return li return li
代碼解釋：上述代碼對之前的偽冒泡進行了優化，主要優化的點在於，我們每一次冒泡的時候，設置一個變量來記錄，當前這次冒泡數據的順序是否有發生改變，初始值設為False,當數據屬性發生改變時，就把這個值設為True，一輪冒泡結束后 再去判斷，這個變量是否為False,如果為False則沒有發生改變，即數據有序，那么接下來就可以直接返回數據，不需要再進行下一次冒泡。
提示：看完文章的小伙伴，以后面試遇到冒泡排序的時候不要再寫偽冒泡了！