说明
对数组进行 冒泡排序 算是比较简单的，冒泡排序也是容易理解的一种排序算法了，在面试的时候，很可能就会问到。
实现原理
数组中有n个数，比较每相邻两个数，如果前者大于后者，就把两个数交换位置；这样一来，第一轮就可以选出一个最大的数放在最后面；那么经过n-1（数组的 length - 1） 轮，就完成了所有数的排序。
好的，我们先来实现找数组中的最大数，并把他放到数组最后。
var arr = [3,4,1,2];
// 遍历数组，次数就是arr.length - 1
for (var i = 0; i < arr.length - 1; i++) {// 如果前一个数 大于 后一个数 就交换两数位置if (arr[i] > arr[i + 1]) {var temp = arr[i];arr[i] = arr[i + 1];arr[i + 1] = temp;}
}
console.log(arr) // [3, 1, 2, 4]我们能找到数组中最大的数，放到最后，这样重复 arr.length - 1 次，便可以实现数组按从小到大的顺序排好了。
var arr = [3,4,1,2];
// 遍历数组，次数就是arr.length - 1
for (var j = 0; j < arr.length - 1; j++) {// 这里 i < arr.length - 1 ，要思考思考合适吗？我们下面继续说for (var i = 0; i < arr.length - 1; i++) {if (arr[i] > arr[i + 1]) {var temp = arr[i];arr[i] = arr[i + 1];arr[i + 1] = temp;}}
}
console.log(arr) // [1,2,3,4]虽然上面的代码已经实现冒泡排序了，但就像注释中提到的，内层 for 循环的次数写成，i < arr.length - 1 ，是不是合适呢？
我们想一下，当第一次，找到最大数，放到最后，那么下一次，遍历的时候，是不是就不能把最后一个数算上了呢？因为他就是最大的了，不会出现，前一个数比后一个数大，要交换位置的情况，所以内层 for 循环的次数，改成 i < arr.length - 1 -j ，才合适，看下面的代码。
var arr = [3, 4, 1, 2];
function bubbleSort (arr) {for (var j = 0; j < arr.length - 1; j++) {// 这里要根据外层for循环的 j，逐渐减少内层 for循环的次数for (var i = 0; i < arr.length - 1 - j; i++) {if (arr[i] > arr[i + 1]) {var temp = arr[i];arr[i] = arr[i + 1];arr[i + 1] = temp;}}}return arr;
}
bubbleSort(arr);我们想下这个情况，当原数组是，arr = [1,2,4,3];
在经过第一轮冒泡排序之后，数组就变成了arr = [1,2,3,4];
此时，数组已经排序完成了，但是按上面的代码来看，数组还会继续排序，所以我们加一个标志位，如果某次循环完后，没有任何两数进行交换，就将标志位 设置为 true，表示排序完成，这样我们就可以减少不必要的排序，提高性能。
完整代码
var arr = [3, 4, 1, 2];
function bubbleSort (arr) {var max = arr.length - 1;for (var j = 0; j < max; j++) {// 声明一个变量，作为标志位var done = true;for (var i = 0; i < max - j; i++) {if (arr[i] > arr[i + 1]) {var temp = arr[i];arr[i] = arr[i + 1];arr[i + 1] = temp;done = false;}}if (done) {break;}}return arr;
}
bubbleSort(arr);性能
时间复杂度： 平均时间复杂度O(n*n) 、最好情况O(n)、最差情况O(n*n)
空间复杂度： O(1)
稳定性：稳定
时间复杂度指的是一个算法执行所耗费的时间
空间复杂度指运行完一个程序所需内存的大小
稳定指，如果a=b,a在b的前面，排序后a仍然在b的前面
不稳定指，如果a=b，a在b的前面，排序后可能会交换位置
总结
1、外层 for 循环控制循环次数
2、内层 for 循环进行两数交换，找每次的最大数，排到最后
3、设置一个标志位，减少不必要的循环
好的，下一篇文章，来实现下冒泡排序的可视化，把冒泡排序的过程展示出来。
JavaScript实现冒泡排序 可视化
