优化排序算法：冒泡与插入比较解决看门狗复位问题

在本文档中，作者讨论了在开发一款软件系统过程中遇到的问题，由于看门狗频繁复位导致系统无法正常使用。问题的关键在于一个使用冒泡排序算法的函数，该算法在最坏情况下（即输入数组完全逆序）的时间复杂度为O(n^2)，导致程序执行时间过长，触发了看门狗的自动复位机制。 冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过反复交换相邻元素，逐步将较大的元素“浮”到数组的末尾。然而，当数组已经是逆序时，每一轮遍历几乎都需要进行n次交换，这样的性能在大规模数据处理时显得低效。作者提到，当他们禁用冒泡排序后，系统恢复正常工作，这表明看门狗复位的问题可能源自于此。 为了优化性能并解决这个问题，作者建议更换排序算法，选择了插入排序。插入排序通过逐个元素插入已排序部分，构建有序序列，其平均和最好情况下的时间复杂度也是O(n^2)，但在实际应用中，对于部分已经有序或近乎有序的数据，插入排序的效率会显著提高，因为其内部循环的终止条件更为宽松。 文中提到了插入排序的具体实现，它通过维护一个已排序区间的边界，将未排序元素逐一插入正确位置，避免了冒泡排序中的大量交换操作。尽管理论时间复杂度相同，但插入排序在实际中的表现可能更优，尤其是在数据部分有序的情况下。 经过测试和验证，虽然书本上提到冒泡和插入排序的时间复杂度均为O(n^2)，但在实际应用中，插入排序可能更适合此场景，因为它对部分有序数据的处理更为高效。因此，尽管算法理论复杂度相同，但在特定条件下，选择合适的排序算法对于系统的稳定性和性能有着实际意义。 总结来说，文档中讨论了在软件开发中如何通过优化排序算法来改善程序性能，特别是在处理大量数据时，选择效率更高的插入排序替换冒泡排序，从而避免看门狗复位问题，确保产品的顺利上市和长期稳定运行。