插入排序¶

插入排序（insertion sort）是一种简单的排序算法，它的工作原理与手动整理一副牌的过程非常相似。

具体来说，我们在未排序区间选择一个基准元素，将该元素与其左侧已排序区间的元素逐一比较大小，并将该元素插入到正确的位置。

下图展示了数组插入元素的操作流程。设基准元素为 base ，我们需要将从目标索引到 base 之间的所有元素向右移动一位，然后将 base 赋值给目标索引。

算法流程¶

插入排序的整体流程如下图所示。

示例代码如下：

[file]{insertion_sort}-[class]{}-[func]{insertion_sort}

时间复杂度为 \(O(n^2)\)、自适应排序：在最差情况下，每次插入操作分别需要循环 \(n - 1\)、\(n-2\)、\(\dots\)、\(2\)、\(1\) 次，求和得到 \((n - 1) n / 2\) ，因此时间复杂度为 \(O(n^2)\) 。在遇到有序数据时，插入操作会提前终止。当输入数组完全有序时，插入排序达到最佳时间复杂度 \(O(n)\) 。
空间复杂度为 \(O(1)\)、原地排序：指针 \(i\) 和 \(j\) 使用常数大小的额外空间。
稳定排序：在插入操作过程中，我们会将元素插入到相等元素的右侧，不会改变它们的顺序。

插入排序的时间复杂度为 \(O(n^2)\) ，而我们即将学习的快速排序的时间复杂度为 \(O(n \log n)\) 。尽管插入排序的时间复杂度更高，但在数据量较小的情况下，插入排序通常更快。

这个结论与线性查找和二分查找的适用情况的结论类似。快速排序这类 \(O(n \log n)\) 的算法属于基于分治策略的排序算法，往往包含更多单元计算操作。而在数据量较小时，\(n^2\) 和 \(n \log n\) 的数值比较接近，复杂度不占主导地位，每轮中的单元操作数量起到决定性作用。

实际上，许多编程语言（例如 Java）的内置排序函数采用了插入排序，大致思路为：对于长数组，采用基于分治策略的排序算法，例如快速排序；对于短数组，直接使用插入排序。

虽然冒泡排序、选择排序和插入排序的时间复杂度都为 \(O(n^2)\) ，但在实际情况中，插入排序的使用频率显著高于冒泡排序和选择排序，主要有以下原因。

冒泡排序基于元素交换实现，需要借助一个临时变量，共涉及 3 个单元操作；插入排序基于元素赋值实现，仅需 1 个单元操作。因此，冒泡排序的计算开销通常比插入排序更高。
选择排序在任何情况下的时间复杂度都为 \(O(n^2)\) 。如果给定一组部分有序的数据，插入排序通常比选择排序效率更高。
选择排序不稳定，无法应用于多级排序。