ST语言--冒泡排序算法

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数组从小到大排序，排序结果

原数组：5, 2, 8, 1, 9, 3, 7, 4, 6, 10

排序后：1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

三种实现方式

1. 高级语言（直接调用内置方法）

实际工程推荐这种方式，稳定、高效、不重复造轮子。

2. 冒泡排序（PLC/ST 实现）

原理：  相邻两个数比较，大的往后挪，每轮把最大值"冒泡"到末尾。

执行过程演示（前3轮）：

3. 快速排序（大数据量首选）

算法	时间复杂度	适用场景
冒泡排序	O(n²)	数据量小、PLC简单场景
快速排序	O(n log n)	数据量大、追求效率
内置Sort()	O(n log n)	工程首选，直接调用

总结：

数据量小（<50个）→ 冒泡排序，简单直观

数据量大 → 快速排序或内置方法

PLC里实现 → 冒泡排序最易理解

冒泡排序：像气泡一样，把最大的"顶"上去

冒泡排序是最直观的排序方法。原理就一句话：  相邻两个数比大小，谁大谁往后挪。就像水里的泡泡，大的泡泡会慢慢浮到最上面——冒泡排序的名字就是这么来的。

怎么跑的？拿你这张图举例：

当前比较 8 和 6：

8 在前，6 在后

8 > 6，顺序不对

交换

  → 6 往前，8 往后

完整过程

第一轮：  从头到尾，相邻的两个数逐对比较，大的往后挪。

第二轮：  再跑一遍，这次9到位。

第三轮：  再跑一遍，8到位。……

每跑一轮，就有一个最大值"冒泡"到末尾。

跑完 n-1 轮，全部排好。

一句话总结

相邻比较，大的后移；一轮一轮，最大置顶。简单，但数据多了就慢——10个数要跑9轮。

冒泡排序效率那么低，为什么还要学？

因为简单，简单到所有人都能看懂。

三大不可替代的价值

1. 入门第一选择

冒泡排序是排序算法里的"启蒙老师"。

它不玩花样，不搞递归，不依赖复杂数据结构——就一个动作：比较，然后交换。

初学者写一遍代码，跑一遍流程，排序的基本原理就明白了。理解了冒泡，再学快速排序、归并排序，你就知道"复杂"是在哪里被优化的。

所有高级算法，都是从简单算法长出来的。

2. 零额外内存

冒泡排序是原地排序算法——不需要申请额外数组，不需要递归栈空间，就在原数组上"就地"比较和交换。

在 PLC、单片机、嵌入式这些内存以 KB 计的环境里，这一点很重要。

算法	额外空间	内存受限场景
冒泡排序	0 （原地排序）	可用
快速排序	O(log n)（递归栈）	️ 谨慎
归并排序	O(n)（需要额外数组）	不适用

3. 小数据量时够用

冒泡排序效率确实低——时间复杂度 O(n²)。1000个数要比较近100万次。

但数据量小的时候，这个差距可以忽略不计。

数据量	冒泡排序耗时	快速排序耗时
10个数	几乎瞬间	几乎瞬间
100个数	毫秒级	毫秒级
10000个数	明显卡顿	仍然很快

数据量 <100 的时候，冒泡和快排的差距，就像走路和开车去楼下便利店——都能到，没必要纠结。

一句话总结

冒泡排序不是"最好"的算法，但它是最容易理解的算法。学排序，从冒泡开始；用排序，按场景选择。

核心逻辑其实就三层嵌套，拆开来很好理解：

外层循环  i：控制"跑几轮"。n 个数最多跑 n-1 轮，每跑完一轮，当前最大的数就"冒泡"到末尾了。所以每多跑一轮，末尾就多一个已排好的数，下一轮的比较范围就可以少一个。

内层循环  j：控制"每轮比几次"。从第 1 个元素开始，依次和下一个比较，比到  n-i  的位置就停（后面已经排好了，不用再比）。

交换逻辑：每一对相邻元素，如果前一个比后一个大，就用  temp  中间变量把它俩换过来；否则不动，继续保持原样。

一句话记忆：  外圈控轮次，内圈比相邻，前大就交换，一轮冒一个泡。

成品验证

回看初始数组，我们给的初值是乱序的：

5, 2, 8, 1, 9, 3, 7, 4, 6, 10

运行程序后，数组变成了：

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

从上图监控画面可以清楚看到，arr[1]  到  arr[10]  已经按从小到大整齐排列，冒泡排序完成。

  验证小技巧：实际项目中，可以在程序末尾加一个完成标志位（比如  bSortDone := TRUE），方便HMI上直观显示"排序已完成"，也便于后续调试排查。

冒泡排序，一句话说透：

相邻两个数比大小，大的往后挪、小的往前冒，一轮下来最大值"浮"到末尾，反复冒，直到全部排好。

优点：

逻辑极简，初学者 10 分钟就能看懂、写出来

原地排序，不占额外内存，只交换数组本身的位置

数据量小（几十个元素以内）时，完全够用

缺点：

时间复杂度 O(n²)——数据量翻 10 倍，耗时翻 100 倍

数据量一大（几百上千个元素），性能断崖式下降，明显卡顿

工业现场大量数据排序场景，优先选用快速排序、归并排序等更高效的算法

一句话总结：小数据用它，简单够用；大数据换算法，别硬扛。

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