冒泡排序

　　冒泡排序是从序列的一端开始往另一端冒泡，依次比较相邻的两个数的大小，使大的向右移动，经过一轮比较，序列中最大的数就象气泡一样冒起来，移动到最右端。
冒泡排序算法的原理如下：

  1. 比较相邻的元素。如果前一个比后一个大，就交换他们两个。
  2. 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。
  3. 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
  4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

原始数据顺序
[5,1,8,6,4,3]
第一轮

  1. 第1轮排序
  2. 第1次排序结果[1, 5, 8, 6, 4, 3]  # 第一次5 和 1 交换
  3. 第2次排序结果[1, 5, 8, 6, 4, 3]  # 第二次无交换  5 < 8
  4. 第3次排序结果[1, 5, 6, 8, 4, 3]  # 第三次8 和 6 交换
  5. 第4次排序结果[1, 5, 6, 4, 8, 3]  # 第四次8 和 4 交换
  6. 第5次排序结果[1, 5, 6, 4, 3, 8]  # 第五次8 和 3 交换，此时最大数 8 到最右侧

第二轮

  1. 第2轮排序
  2. 第1次排序结果[1, 5, 6, 4, 3, 8]  # 第一次无交换 1 < 5
  3. 第2次排序结果[1, 5, 6, 4, 3, 8]  # 第二次无交换 5 < 6
  4. 第3次排序结果[1, 5, 4, 6, 3, 8]  # 第三次4 和 6 交换
  5. 第4次排序结果[1, 5, 4, 3, 6, 8]  # 第四次6 和 3 交换，此时第二大数 6 到右二位置

第三轮

  1. 第3轮排序
  2. 第1次排序结果[1, 5, 4, 3, 6, 8]  # 第一次无交换 1 < 5
  3. 第2次排序结果[1, 4, 5, 3, 6, 8]  # 第二次5 和 4 交换
  4. 第3次排序结果[1, 4, 3, 5, 6, 8]  # 第三次5 和 3 交换，此时第三大数 5 到右三位置

第四轮

  1. 第4轮排序
  2. 第1次排序结果[1, 4, 3, 5, 6, 8]  # 第一次无交换 1 < 4 
  3. 第2次排序结果[1, 3, 4, 5, 6, 8]# 第一次4 和 3 交换，此时第四大数 4 到右四位置

第五轮无交换

  1. 第5轮排序
  2. 第1次排序结果[1, 3, 4, 5, 6, 8]# 第一次无交换，此时已经得到升序排序结果

第六轮无交换

  1. def bubble_sort(lists):
  2.     # 对列表中的数据进行冒泡排序
  3.     count = len(lists)
  4.     for i in range(0, count):
  5.         print('第{}轮排序'.format(i+1))
  6.         for j in range(0, count - i - 1):  # count - i 是为减少循环次数，最右i个数是已经排好序的
  7.             if lists[j] > lists[j + 1]:
  8.                 lists[j], lists[j + 1] = lists[j + 1], lists[j]
  9.             print('第{}次排序结果{}'.format(j + 1,ls)) # 每完成一轮排序输出一个空行
  10. import random
  12. ls = [random.randint(1,100) for i in range(10)]
  13. bubble_sort(ls)

可以结合matplotlib绘制动态演示

  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  4. fig, ax = plt.subplots()
  5. xdata, ydata = [], []
  6. ln, = plt.plot([], [], 'ro',animated=True)
  8. x = np.arange(1,11)
  9. nums = [np.random.randint(0,100) for i in range(10)]
  10. for i in range(len(nums) - 1):
  11.     for j in range(len(nums) - i - 1):
  12.         if nums[j] > nums[j + 1]:
  13.             nums[j], nums[j + 1] = nums[j + 1], nums[j]
  14.             plt.ion()      # 打开交互模式
  15.             plt.cla()      # 清除内容
  16.             plt.bar(x, nums, align='center')
  17.             plt.bar(j, nums[j], color="r", align="center")
  18.             plt.bar(j + 1, nums[j + 1], color="r", align="center")
  19.             plt.pause(0.1) # 暂停
  20.             plt.ioff()     # 关闭交互模式
  21. plt.show()

用set_xdata/set_ydata更新数据，pause刷新图像可以实现动画功能，但是效率非常低，8组数据+20帧的配置就拽不动了，有明显的滞后，应该是pause导致的。