其實也可以相反的來，每次遍歷有最大的交換到最後一位，沉底法，就如石頭沉到底一樣。
我用的就是沉底。
用數組來舉例，先是外層循環，設置i從1到 len-1，每次i++，從1開始因爲0號下標爲哨兵我們不管。
至於爲什麼是len-1呢。因爲我們知道每次循環會有一個數上浮（或者下沉）到一個位置，當倒數第二個待排數到達指定位置後，最後一個待排數字的位置也就確定。
代碼
關於優化：
冒泡排序的優化是這樣的，每次內循環都是前後兩者比較，如果出現了反序的情況就交換，但如果一遍遍歷下來沒有反序發生呢，那就代表數列已經有序了，所以我們可以加個標緻flag，初始爲false；如果有反序發生，進入了交換那塊的代碼，我們就把flag變爲true，內循環結束後判斷下flag。如果爲true，那麼什麼也不做，直接下一次循環，如果依舊爲flase，就代表那次內循環從頭到尾都沒進入過交換代碼塊 ，整個數列不存在反序！那麼我們的目的就已經達到了，直接跳出外循環，結束函數，打完收工！！
優化代碼如下：
但是這種優化只對於那種基本有序的數列有用處，對於很亂序的數列來說幾乎沒什麼優化，還會增加邏輯判斷。
所以說不實用，但蒼蠅腿也是肉，吃不吃看需求了。
以下是不優化1萬個隨機數據和排序花費的時間：
以下是優化後1萬個隨機數據和排序花費的時間：
可以看出時間反而還多了，因爲其實兩次隨機數的排列都一樣的，但優化增加的邏輯判斷時間要比優化節省的時間還多，所以說有時蒼蠅腿也不能吃，萬一髒了感染病也是問題。
最後試了試10萬個隨機數據：
漫長的81秒啊，可以看出冒泡的時間複雜度是很差的。
平均爲0(n^2) 最好爲O（n） 最壞（n^2）
穩定性：是穩定的，因爲沒有發生過跳躍式的位置交換，大家都很按照規則的前後比，如果一樣也不會亂插隊，真好！