冒泡循环排序算法优化思路
十大经典算法之冒泡排序在进行冒泡排序过程中，以往的都是用大量的循环进行排序，但如果是在处理大量数据的时候，这种方法会极大的延长程序的执行时间，严重影响程序的性能。
下面来说一下具体的优化思路，这种方法在循环里面几乎都可以使用。
（1）分析
因为每一趟排序都使有序区增加了一个气泡，在经过n-1趟排序之后，有序区中就有n-1个气泡，所以整个冒泡排序过程至多需要进行n-1趟排序。
具体算法：
//冒泡排序
void BubbleSort1(int* arr, size_t size)
{
assert(arr);
int i = 0, j = 0;
for (i = 0; i < size - 1; i++)//一共要排序size-1次
{
for (j = 0; j < size - 1 - i; j++)//选出该趟排序的最大值往后移动
{
if (arr > arr)
{
int tmp = arr;
arr = arr;
arr = tmp;
}
}
}
}
优化1（优化外层循环）：
若在某一趟排序中未发现气泡位置的交换，则说明待排序的无序区中所有气泡均满足轻者在上，重者在下的原则，因此，冒泡排序过程可在此趟排序后终止。
为此，在下面给出的算法中，引入一个标签flag，在每趟排序开始前，先将其置为0。若排序过程中发生了交换，则将其置为1 各趟排序结束时检查flag，若未曾发生过交换则终止算法，不再进行下一趟排序。
算法分析
（1）算法的最好时间复杂度
若文件的初始状态是正序的，一趟扫描即可完成排序。所需的关键字比较次数C和记录移动次数M均达到最小值：
C(min)=n-1
M(min)=0。
冒泡排序最好的时间复杂度为O(n)。
（2）算法的最坏时间复杂度
若初始文件是反序的，需要进行n-1趟排序。每趟排序要进行n-i次关键字的比较(1≤i≤n-1)，且每次比较都必须移动记录三次来达到交换记录位置。在这种情况下，比较和移动次数均达到最大值：
C(max)=n(n-1)/2=O(n^2)
M(max)=3n(n-1)/2=O(n^2)
冒泡排序的最坏时间复杂度为O(n^2)。
（3）算法的平均时间复杂度为O(n^2)
虽然冒泡排序不一定要进行n-1趟，但由于它的记录移动次数较多，故平均时间性能比直接插入排序要差得多。
（4）算法稳定性
冒泡排序是就地排序，且它是稳定的。
算法优化2（优化内层循环）
(1)记住最后一次交换发生位置lastExchange的冒泡排序
在每趟扫描中，记住最后一次交换发生的位置lastExchange（该位置之后的相邻记录均已有序）下一趟排序开始时R是无序区R是有序区。
这样一趟排序可能使当前无序区扩充多个记录，因此记住最后一次交换发生的位置lastExchange，从而减少排序的趟数。
PLC测试
优化前循环次数
优化后循环次数
资料来源：
1： https://www.cnblogs.com/bigdata-stone/p/10464243.html 三分钟彻底理解冒泡排序
2： https://blog.csdn.net/yanxiaolx/article/details/51622286 冒泡排序算法及其两种优化
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