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# 插入排序
「插入排序 Insertion Sort」是一种基于数组插入操作的排序算法。具体来说选择一个待排序的元素作为基准值 `base` ,将 `base` 与其左侧已排序区间的元素逐一比较大小,并将其插入到正确的位置。
回顾数组插入操作,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,然后再将 `base` 赋值给目标索引。
![单次插入操作](insertion_sort.assets/insertion_operation.png)
2 years ago
## 算法流程
插入排序的整体流程如下:
1. 首先,选取数组的第 2 个元素作为 `base` ,执行插入操作后,**数组的前 2 个元素已排序**。
2. 接着,选取第 3 个元素作为 `base` ,执行插入操作后,**数组的前 3 个元素已排序**。
3. 以此类推,在最后一轮中,选取数组尾元素作为 `base` ,执行插入操作后,**所有元素均已排序**。
![插入排序流程](insertion_sort.assets/insertion_sort_overview.png)
2 years ago
=== "Java"
```java title="insertion_sort.java"
[class]{insertion_sort}-[func]{insertionSort}
```
=== "C++"
```cpp title="insertion_sort.cpp"
2 years ago
[class]{}-[func]{insertionSort}
```
=== "Python"
```python title="insertion_sort.py"
[class]{}-[func]{insertion_sort}
```
=== "Go"
```go title="insertion_sort.go"
[class]{}-[func]{insertionSort}
```
=== "JavaScript"
```javascript title="insertion_sort.js"
[class]{}-[func]{insertionSort}
```
=== "TypeScript"
```typescript title="insertion_sort.ts"
[class]{}-[func]{insertionSort}
```
=== "C"
```c title="insertion_sort.c"
[class]{}-[func]{insertionSort}
```
=== "C#"
```csharp title="insertion_sort.cs"
[class]{insertion_sort}-[func]{insertionSort}
```
=== "Swift"
```swift title="insertion_sort.swift"
[class]{}-[func]{insertionSort}
```
=== "Zig"
```zig title="insertion_sort.zig"
[class]{}-[func]{insertionSort}
```
## 算法特性
**时间复杂度 $O(n^2)$** :最差情况下,每次插入操作分别需要循环 $n - 1$ , $n-2$ , $\cdots$ , $2$ , $1$ 次,求和得到 $\frac{(n - 1) n}{2}$ ,因此时间复杂度为 $O(n^2)$ 。当输入数组完全有序时,插入排序达到最佳时间复杂度 $O(n)$ ,因此是“自适应排序”。
**空间复杂度 $O(1)$** :指针 $i$ , $j$ 使用常数大小的额外空间,所以插入排序是“原地排序”。
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,因此是“稳定排序”。
## 插入排序优势
回顾冒泡排序和插入排序的复杂度分析,两者的循环轮数都是 $\frac{(n - 1) n}{2}$ 。然而,它们之间存在以下差异:
- 冒泡操作基于元素交换实现,需要借助一个临时变量,共涉及 3 个单元操作;
- 插入操作基于元素赋值实现,仅需 1 个单元操作;
粗略估计下来,冒泡排序的计算开销约为插入排序的 3 倍,因此插入排序更受欢迎。实际上,许多编程语言(如 Java的内置排序函数都采用了插入排序大致思路为
- 对于长数组,采用基于分治的排序算法,例如「快速排序」,时间复杂度为 $O(n \log n)$
- 对于短数组,直接使用「插入排序」,时间复杂度为 $O(n^2)$
尽管插入排序的时间复杂度高于快速排序,**但在数据量较小的情况下,插入排序实际上更快**。这是因为在数据量较小时,复杂度中的常数项(即每轮中的单元操作数量)起主导作用。这个现象与「线性查找」和「二分查找」的情况相似。