继续继续，前面我们谈到了两种查找的方法。都很朴素而且理解起来并不困难。
回忆一下，当我们把查找的问题细分的时候，我们会遇到两种情况：无序的和有序的
有序是最理想的情况，可以采用的查找方式可以是顺序，也可以是二分，都能解决问题
当然我们遇到的大多数情况都是无序的，顺序查找能够解决问题。但如果对于一个稳定，且需要进行多次查找的表，我们想一劳永逸，使用二分查找的方法，降低工作总规模的话，我们自然会开始思考排序这个问题。
对于无序表，我们如何排序，这是这部分要思考的问题。
1.冒泡排序
最朴素的，如果我们要把一串大小不一的珍珠按从小到大排列，怎么排。不需要太多的思考，我们就会拿起第一颗珍珠，跟右边的珍珠比较，如果大，则交换位置。然后再以这个交换过的珍珠为起点，进行相同的重复操作。一共进行n-1趟比较，就能找出最大的珍珠放在右边
这时候，规模量减小为n-1，再重复上述操作n-1次，就能把整个列表排好序
代码实现：
我的：
我的优化：增加每次比较趟数的变量
修正：下图中第二个注释应该是：“每一趟需要passnum次相邻比较”
算法性能：
时间效率较差：
因为每个数据在找到最终位置之前需要进行多次对比和交换，其中大部分是无效的
但有一点优势：无需任何额外存储空间开销
性能改进：
可以尽量减少无效排序
通过监测每趟对比是否发生过交换，来判断排序是否已经完成
如果在某一趟对比中没有发生交换，说明列表已经排好序，可以提前结束算法
代码实现：
''需要记得的是，冒泡排序的每一趟就是通过比较把最大值摆放在最右端的过程，
所以不论研究什么，都需要等待一趟比较完成，才是有意义的。
我们需要记录在某一趟比较完成后，是否在这一趟比较中发生交换
如果发生了交换，说明列表还在无序状态，则进入下一趟比较
如果没有发生交换，说明列表已经排好序，不需要进行下一轮比对
'''
2.选择排序
进一步思考，在冒泡排序的基础上，能否更加优化。
冒泡排序基本分为两步，一是多趟交换，而是多次交换
多趟，前面我们讲到了可以通过记录是否发生了交换来减少无效趟次
多次交换，那么我们是不是可以减少交换的次数呢？其实我们只需要通过比较记录下每趟最大数的位置，然后再跟当前最后一位进行交换（slection），就已经把每一趟的交换次数降低到了一次。
代码实现：
