算法为王。
想学好前端，先练好内功，只有内功深厚者，前端之路才会走得更远。
笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ，旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。
之所以把冒泡排序、选择排序、插入排序放在一起比较，是因为它们的平均时间复杂度都为 O(n2)。
请大家带着问题：为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎 ？来阅读下文。
2. 如何分析一个排序算法复杂度分析是整个算法学习的精髓。
时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间。
空间复杂度: 运行完一个程序所需内存的大小。
时间和空间复杂度的详解，请看 JavaScript 数据结构与算法之美 - 时间和空间复杂度。
学习排序算法，我们除了学习它的算法原理、代码实现之外，更重要的是要学会如何评价、分析一个排序算法。
分析一个排序算法，要从 执行效率、内存消耗、稳定性 三方面入手。
2.1 执行效率1. 最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度
我们在分析排序算法的时间复杂度时，要分别给出最好情况、最坏情况、平均情况下的时间复杂度。
除此之外，你还要说出最好、最坏时间复杂度对应的要排序的原始数据是什么样的。
2. 时间复杂度的系数、常数 、低阶
我们知道，时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。
但是实际的软件开发中，我们排序的可能是 10 个、100 个、1000 个这样规模很小的数据，所以，在对同一阶时间复杂度的排序算法性能对比的时候，我们就要把系数、常数、低阶也考虑进来。
3. 比较次数和交换（或移动）次数
这一节和下一节讲的都是基于比较的排序算法。基于比较的排序算法的执行过程，会涉及两种操作，一种是元素比较大小，另一种是元素交换或移动。
所以，如果我们在分析排序算法的执行效率的时候，应该把比较次数和交换（或移动）次数也考虑进去。
2.2 内存消耗也就是看空间复杂度。
还需要知道如下术语：
内排序：所有排序操作都在内存中完成；
外排序：由于数据太大，因此把数据放在磁盘中，而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行；
原地排序：原地排序算法，就是特指空间复杂度是 O(1) 的排序算法。
其中，冒泡排序就是原地排序算法。
稳定：如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序不变。
比如： a 原本在 b 前面，而 a = b，排序之后，a 仍然在 b 的前面；
不稳定：如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序改变。
比如：a 原本在 b 的前面，而 a = b，排序之后， a 在 b 的后面；
思想
冒泡排序只会操作相邻的两个数据。
每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进行比较，看是否满足大小关系要求。如果不满足就让它俩互换。
一次冒泡会让至少一个元素移动到它应该在的位置，重复 n 次，就完成了 n 个数据的排序工作。
特点
优点：排序算法的基础，简单实用易于理解。
缺点：比较次数多，效率较低。
实现
// 冒泡排序（未优化） const bubbleSort = arr => { console.time('改进前冒泡排序耗时'); const length = arr.length; if (length <= 1) return; // i < length - 1 是因为外层只需要 length-1 次就排好了，第 length 次比较是多余的。 for (let i = 0; i < length - 1; i++) { // j < length - i - 1 是因为内层的 length-i-1 到 length-1 的位置已经排好了，不需要再比较一次。 for (let j = 0; j < length - i - 1; j++) { if (arr[j] > arr[j + 1]) { const temp = arr[j]; arr[j] = arr[j + 1]; arr[j + 1] = temp; } } } console.log('改进前 arr :', arr); console.timeEnd('改进前冒泡排序耗时'); };