摘要：在上面的三種排序中，它們的效率為用大表示法來表示都是，但實際上按比較的次數和交換的次數來考慮，插入排序效率高于選擇排序，選擇排序效率高于冒泡排序。大表示法常見的基于的走勢圖如下圖所示

身在斯洛文尼亞的阿拉里克得到斯提里科被殺的消息后，仰天大笑：“終于沒有人能阻止我去羅馬了。”
當他手下的將軍問：“不知大王打算走哪條路去羅馬？”
西哥特王哈哈大笑，說出了那句千古名言：All roads lead to Rome

條條大路通羅馬，這句著名的英語諺語告訴人們，達到同一目的可以有多種不同的方法和途徑。
在編程中同樣如此，同樣一個編程問題，十個程序員可能會寫出十種程序，算法各不相同，確實是條條大路通羅馬。
但程序員對算法的效率可不會像西哥特王那般豪放和豁達，程序員對于算法的效率十分在乎，盡管算法無論效率高低，均能解決問題，但效率高的算法，除了能解決問題，還可以在問題規模變大變復雜時，高效地解決問題。

于是，我們面臨一個問題，那就是如何評價，以及從什么角度去評價一個算法。

通常，我們可能說，這個算法比那個算法更快一點，但這個比較是沒有意義的。當算法要處理的數據項數量不同時，誰快誰慢都要重新評價。

評價算法時，應該結合數據量來評價，即當數據量增大時，算法所消耗的時間變化趨勢。

在計算機世界中，這種粗略的評價方式被稱為大O表示法

冒泡排序先從數組最左邊開始，比較第1個和第2個元素的值，值比較高的往數組的高位排，然后依次比較第2和第3個元素，值比較大的往高位排，一直比較到倒數第2個和倒數第1個元素，這稱為第一趟排序，這一趟就能確定數組中值最大的那個元素，并把這個最大的元素排到數組的最高位。
依次類推，第二趟排序會確定數組中第二大的元素，并把它排在最大的元素前邊。
假設數組有n個元素，那么經過n-1趟排序，數組的元素就是有序的。
因為每一趟中，最大的元素就像水泡一樣，冒到了數組的高位，冒泡排序因此得名。

/**
 *
 *
 * @author beanlam
 * @date 2016年3月9日 下午11:26:20
 * @version 1.0
 *
 */
public class SimpleSort {

    public static void bubbleSort(final int[] array) {
        if (array == null || array.length == 0) {
            throw new IllegalArgumentException("array");
        }
        
        int length = array.length;
        for (int outLoop = length - 1; outLoop > 0; outLoop-- ) {
            for (int innerLoop = 0; innerLoop < outLoop; innerLoop++) {
                if (array[innerLoop] > array[innerLoop + 1]) {
                    swap(array, innerLoop, innerLoop + 1);
                }
            }
        }
    }
    
    private static void swap(final int[] array, final int left, final int right) {
        int temp = array[left];
        array[left] = array[right];
        array[right] = temp;
    }
}

選擇排序的過程是從左向右掃描數組，并從中找出最小值的元素，把它放在左邊已知的最小位置上，比如第一趟掃描，找出最小的元素后，將該元素放到數組的下標0處。第二趟掃描從下標1開始掃描，找出最小元素后，放到下標1處。總共需要掃描n-1次，就能使該數組處于有序狀態。

/**
 *
 *
 * @author beanlam
 * @date 2016年3月9日 下午11:26:20
 * @version 1.0
 *
 */
public class SimpleSort {

    public static void selectionSort(final int[] array) {
        if (array == null || array.length == 0) {
            throw new IllegalArgumentException("array");
        }
        
        int length = array.length;
        int minIndex;
        for (int outLoop = 0; outLoop < length - 1; outLoop++) {
            minIndex = outLoop;
            for (int innerLoop = outLoop + 1;innerLoop < length; innerLoop++) {
                if (array[innerLoop] < array[minIndex]) {
                    minIndex = innerLoop;
                }
            }
            swap(array, outLoop, minIndex);
        }
    }
    
    private static void swap(final int[] array, final int left, final int right) {
        int temp = array[left];
        array[left] = array[right];
        array[right] = temp;
    }
}

插入排序的精髓在于先令局部有序，先令左邊一部分數據有序，然后這部分有序的元素的下一位再與這些有序的元素比較，尋找合適自己站立的位置，插隊排進去，插隊也意味著右邊的有序元素要挪動身子。
一下提供基于for循環和while循環的兩種插入排序實現方式：

/**
 *
 *
 * @author beanlam
 * @date 2016年3月9日 下午11:26:20
 * @version 1.0
 *
 */
public class SimpleSort {
    public static void insertionSort(final int[] array) {
        if (array == null || array.length == 0) {
            throw new IllegalArgumentException("array");
        }
        
        int length = array.length;
        for (int outLoop = 1; outLoop < length; outLoop++) {
            int temp = array[outLoop];
            for (int innerLoop = outLoop - 1; innerLoop >= 0; innerLoop--) {
                if (array[innerLoop] > temp) {
                    array[innerLoop + 1] = array[innerLoop];
                    if (innerLoop == 0) {
                        array[innerLoop] = temp;
                    }
                } else {
                    array[innerLoop + 1] = temp;
                    break;
                }
            }
        }
    }
    
    public static void insertionSort1(final int[] array) {
        if (array == null || array.length == 0) {
            throw new IllegalArgumentException("array");
        }
        
        int length = array.length;
        int temp;
        int innerLoop;
        for (int outLoop = 1; outLoop < length; outLoop++) {
            temp = array[outLoop];
            innerLoop = outLoop;
            while (innerLoop > 0 && array[innerLoop - 1] >= temp) {
                array[innerLoop] = array[innerLoop-1];
                --innerLoop;
            }
            array[innerLoop] = temp;
        }
    }
     
    private static void swap(final int[] array, final int left, final int right) {
        int temp = array[left];
        array[left] = array[right];
        array[right] = temp;
    }
}

假設需要比較的數組中有N個元素，
冒泡排序中，需要掃描N-1趟，每掃描一趟就要多次對兩個元素做比較，并且在必要時需要對兩個元素做位置的交換，由于數據是隨機的，所以平均下來，一趟中大概有一半被掃描的數據需要作位置的交換。
第1趟需要N-1次比較，第2趟需要N-2次比較，以此類推，總共需要N(N-1)/2趟比較，而元素的交換次數平均下來需要做NN/4次。

選擇排序和冒泡排序進行了相同次數的比較N*(N-1)/2，但每一趟只有一次交換，甚至沒有任何交換。因此，選擇排序比冒泡排序更有效率，因為它減少了很多交換。

插入排序卻又要比選擇排序更有效率一點，因為第1趟排序中，它最多比較1次，第2趟排序中，最多比較2次， 依次類推，最后一趟，最多比較N-1次，
平均只有全體數據的一半被比較，因此比較的次數為N*(N-1)/4，與冒泡和選擇排序不同的是，插入排序不需要交換數據，只是把一個值賦給數組的某一個下標，賦值的速度比交換數據的速度要快很多，因此插入排序比選擇排序和冒泡排序更有效率。

大O表示法只是一個粗略的估算值，它關注與隨著數據量N的增大，算法速度的變化。

對于數組某個下標的賦值，算法消耗的時間是個常數K
對于線性的查找，算法的消耗時間與N成正比。
對于二分查找，算法消耗時間與log(N)成正比。

大O表示法通常會忽略常數，因為它關注的是算法的消耗時間隨著N的變化而怎么變化。常數通常與處理器芯片或者編譯器有關。

在上面的三種排序中，它們的效率為用大O表示法來表示都是O(N^2)，但實際上按比較的次數和交換的次數來考慮，插入排序效率高于選擇排序，選擇排序效率高于冒泡排序。

大O表示法常見的基于N的走勢圖如下圖所示：