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comments: true
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# 11.4 插入排序
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<u>插入排序(insertion sort)</u>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。
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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。
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图 11-6 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。
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![单次插入操作](insertion_sort.assets/insertion_operation.png){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 11-6 单次插入操作 </p>
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## 11.4.1 算法流程
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插入排序的整体流程如图 11-7 所示。
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1. 初始状态下,数组的第 1 个元素已完成排序。
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2. 选取数组的第 2 个元素作为 `base` ,将其插入到正确位置后,**数组的前 2 个元素已排序**。
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3. 选取第 3 个元素作为 `base` ,将其插入到正确位置后,**数组的前 3 个元素已排序**。
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4. 以此类推,在最后一轮中,选取最后一个元素作为 `base` ,将其插入到正确位置后,**所有元素均已排序**。
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![插入排序流程](insertion_sort.assets/insertion_sort_overview.png){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 11-7 插入排序流程 </p>
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示例代码如下:
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=== "Python"
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```python title="insertion_sort.py"
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def insertion_sort(nums: list[int]):
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"""插入排序"""
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# 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
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for i in range(1, len(nums)):
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base = nums[i]
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j = i - 1
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# 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
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while j >= 0 and nums[j] > base:
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nums[j + 1] = nums[j] # 将 nums[j] 向右移动一位
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j -= 1
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nums[j + 1] = base # 将 base 赋值到正确位置
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```
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=== "C++"
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```cpp title="insertion_sort.cpp"
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/* 插入排序 */
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void insertionSort(vector<int> &nums) {
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// 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
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for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
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int base = nums[i], j = i - 1;
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// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
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while (j >= 0 && nums[j] > base) {
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nums[j + 1] = nums[j]; // 将 nums[j] 向右移动一位
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j--;
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}
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nums[j + 1] = base; // 将 base 赋值到正确位置
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}
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}
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```
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=== "Java"
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```java title="insertion_sort.java"
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/* 插入排序 */
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void insertionSort(int[] nums) {
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// 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
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for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
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int base = nums[i], j = i - 1;
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// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
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while (j >= 0 && nums[j] > base) {
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nums[j + 1] = nums[j]; // 将 nums[j] 向右移动一位
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j--;
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}
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nums[j + 1] = base; // 将 base 赋值到正确位置
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}
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}
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```
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=== "C#"
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```csharp title="insertion_sort.cs"
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/* 插入排序 */
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void InsertionSort(int[] nums) {
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// 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
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for (int i = 1; i < nums.Length; i++) {
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|
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int bas = nums[i], j = i - 1;
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// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
|
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while (j >= 0 && nums[j] > bas) {
|
|
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|
|
nums[j + 1] = nums[j]; // 将 nums[j] 向右移动一位
|
|
|
|
|
j--;
|
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|
|
}
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|
nums[j + 1] = bas; // 将 base 赋值到正确位置
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}
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|
}
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```
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=== "Go"
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```go title="insertion_sort.go"
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/* 插入排序 */
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func insertionSort(nums []int) {
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// 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
|
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for i := 1; i < len(nums); i++ {
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|
base := nums[i]
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j := i - 1
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|
// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
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|
for j >= 0 && nums[j] > base {
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|
|
|
|
nums[j+1] = nums[j] // 将 nums[j] 向右移动一位
|
|
|
|
|
j--
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
nums[j+1] = base // 将 base 赋值到正确位置
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
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|
|
|
```
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=== "Swift"
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```swift title="insertion_sort.swift"
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|
/* 插入排序 */
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|
func insertionSort(nums: inout [Int]) {
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// 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
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for i in nums.indices.dropFirst() {
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let base = nums[i]
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var j = i - 1
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// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
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|
|
while j >= 0, nums[j] > base {
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|
|
|
|
nums[j + 1] = nums[j] // 将 nums[j] 向右移动一位
|
|
|
|
|
j -= 1
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|
}
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|
|
|
|
nums[j + 1] = base // 将 base 赋值到正确位置
|
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|
|
}
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|
|
|
}
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|
|
```
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=== "JS"
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```javascript title="insertion_sort.js"
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/* 插入排序 */
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function insertionSort(nums) {
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// 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
|
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|
for (let i = 1; i < nums.length; i++) {
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let base = nums[i],
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|
j = i - 1;
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// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
|
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|
|
while (j >= 0 && nums[j] > base) {
|
|
|
|
|
nums[j + 1] = nums[j]; // 将 nums[j] 向右移动一位
|
|
|
|
|
j--;
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|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
nums[j + 1] = base; // 将 base 赋值到正确位置
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
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|
|
|
```
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=== "TS"
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```typescript title="insertion_sort.ts"
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|
/* 插入排序 */
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|
function insertionSort(nums: number[]): void {
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|
// 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
|
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|
for (let i = 1; i < nums.length; i++) {
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const base = nums[i];
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let j = i - 1;
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|
// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
|
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|
|
|
while (j >= 0 && nums[j] > base) {
|
|
|
|
|
nums[j + 1] = nums[j]; // 将 nums[j] 向右移动一位
|
|
|
|
|
j--;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
nums[j + 1] = base; // 将 base 赋值到正确位置
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
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=== "Dart"
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```dart title="insertion_sort.dart"
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|
/* 插入排序 */
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|
void insertionSort(List<int> nums) {
|
|
|
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|
// 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
|
|
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|
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
|
|
|
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|
int base = nums[i], j = i - 1;
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|
// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
|
|
|
|
|
while (j >= 0 && nums[j] > base) {
|
|
|
|
|
nums[j + 1] = nums[j]; // 将 nums[j] 向右移动一位
|
|
|
|
|
j--;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
nums[j + 1] = base; // 将 base 赋值到正确位置
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
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|
|
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|
```
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=== "Rust"
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```rust title="insertion_sort.rs"
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/* 插入排序 */
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fn insertion_sort(nums: &mut [i32]) {
|
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|
// 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
|
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for i in 1..nums.len() {
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|
let (base, mut j) = (nums[i], (i - 1) as i32);
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|
|
|
// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
|
|
|
|
|
while j >= 0 && nums[j as usize] > base {
|
|
|
|
|
nums[(j + 1) as usize] = nums[j as usize]; // 将 nums[j] 向右移动一位
|
|
|
|
|
j -= 1;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
nums[(j + 1) as usize] = base; // 将 base 赋值到正确位置
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "C"
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|
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|
|
```c title="insertion_sort.c"
|
|
|
|
|
/* 插入排序 */
|
|
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|
|
void insertionSort(int nums[], int size) {
|
|
|
|
|
// 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
|
|
|
|
|
for (int i = 1; i < size; i++) {
|
|
|
|
|
int base = nums[i], j = i - 1;
|
|
|
|
|
// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
|
|
|
|
|
while (j >= 0 && nums[j] > base) {
|
|
|
|
|
// 将 nums[j] 向右移动一位
|
|
|
|
|
nums[j + 1] = nums[j];
|
|
|
|
|
j--;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 将 base 赋值到正确位置
|
|
|
|
|
nums[j + 1] = base;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
|
|
|
|
|
=== "Kotlin"
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|
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|
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|
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|
```kotlin title="insertion_sort.kt"
|
|
|
|
|
/* 插入排序 */
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|
fun insertionSort(nums: IntArray) {
|
|
|
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|
//外循环: 已排序元素为 1, 2, ..., n
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|
for (i in nums.indices) {
|
|
|
|
|
val base = nums[i]
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|
|
|
var j = i - 1
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|
|
|
|
// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
|
|
|
|
|
while (j >= 0 && nums[j] > base) {
|
|
|
|
|
nums[j + 1] = nums[j] // 将 nums[j] 向右移动一位
|
|
|
|
|
j--
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
nums[j + 1] = base // 将 base 赋值到正确位置
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "Ruby"
|
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|
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|
|
|
|
```ruby title="insertion_sort.rb"
|
|
|
|
|
[class]{}-[func]{insertion_sort}
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|
|
```
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|
|
|
|
|
|
|
|
=== "Zig"
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```zig title="insertion_sort.zig"
|
|
|
|
|
// 插入排序
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|
|
fn insertionSort(nums: []i32) void {
|
|
|
|
|
// 外循环:已排序区间为 [0, i-1]
|
|
|
|
|
var i: usize = 1;
|
|
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|
|
while (i < nums.len) : (i += 1) {
|
|
|
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|
var base = nums[i];
|
|
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|
|
var j: usize = i;
|
|
|
|
|
// 内循环:将 base 插入到已排序区间 [0, i-1] 中的正确位置
|
|
|
|
|
while (j >= 1 and nums[j - 1] > base) : (j -= 1) {
|
|
|
|
|
nums[j] = nums[j - 1]; // 将 nums[j] 向右移动一位
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
nums[j] = base; // 将 base 赋值到正确位置
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
|
|
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??? pythontutor "可视化运行"
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## 11.4.2 算法特性
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- **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 $O(n)$ 。
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- **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。
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- **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。
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## 11.4.3 插入排序的优势
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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**。
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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。
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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。
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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。
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- 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**。
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- 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**。
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- 选择排序不稳定,无法应用于多级排序。
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