动画：面试官问我插入排序和冒泡排序哪个更牛逼？

杨利霞

动画：面试官问我插入排序和冒泡排序哪个更牛逼？

; w4 j* V* [8 c) m% Y5 x3 r0 |写在前边

' Z9 K' B' W* B4 T4 X; c9 a6 |
' S  b& z+ x: a排序对于每个开发者来讲，都多多少少知道几个经典的排序算法，比如我们之前以动画形式分享的冒泡排序，也包括今天要分享的插入排序。还有一些其他经典的排序，小鹿整理的共有十种是面试常问到的，冒泡排序、插入排序、希尔排序、选择排序、归并排序、快速排序、堆排序、桶排序、计数排序、基数排序。

虽然我们基本知道了这些排序算法，但是在实际项目开发以及面试中往往出乎我们所料。在面试中，经常会被问到各种排序之间的比较；在实际项目中，往往排序的数据不是我们所练习的整数。

  u" j5 ^& B; H" I8 M) q4 D8 i那么今天我们来学习一下，插入排序比我们之前讲的冒泡排序有什么区别呢？面试官问我们，我们如何回答完整呢？

思维导图
- J; O; S; x0 m, r2 S, ^/ {
$ m4 j' D2 O6 J; l- j) `, y2 l

6 `' X) D6 v6 h5 x/ n% f
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) n5 d* y5 Y7 F2 }1 ^3 \# j如何分析一个排序算法？

之前写的一篇很详细的文章。

( `& }6 W# a- c3 Z6 s2 {9 J佩奇学编程 | 复杂度分析原来这么简单

) [' o3 a; J/ w+ M. [! K$ R5 S: }5 B分析排序算法已经成为我们衡量一个算法优良的重要标准，从以下三个方面入手。
5 `% Q' v% F9 E( x5 M
1.1 时间效率

% E$ a, U# Y5 X0 `这里所谓的实践效率就是时间复杂度，相信大家对于时间复杂度并不陌生。

复杂度描述的是算法执行时间(或占用空间)与数据规模的增长关系。
0 |9 }8 }2 K" p( Q! y& M8 z7 i
对于时间复杂度的分析，要把最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度分析出来，分别对应了排序算法的最好排序情况、最坏排序情况以及平均排序效率。

: W4 V- B: k5 x+ |6 p% l1.2 空间消耗

: h, t. y/ {& h  {  w所谓的空间消耗对应的是空间复杂度，在排序算法中需要开辟的额外内存空间是多少。如果空间复杂度为 O(1)，此时该排序叫做原地排序。

8 g7 k! A# k( d) N1 {- ^2 Y/ o  q注意：是额外的内存空间，存储排序数据消耗的空间不计。
) C5 b7 @5 y: H4 |; C
1.3 稳定性
( P( [" |# j8 x" _* f
算法的稳定性虽然我们之前接触的很少，但是稳定性也是衡量一个排序算法的重要标准。什么是稳定排序呢？比如有一组有重复待排序的数据，排序前后，重复的数据顺序不变，此时该排序为稳定排序。否则，叫做不稳定排序。它在实际应用中非常重要的，今天我们就不多说，以后会慢慢分享到。
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3 N0 m# ^  ?) d/ h# g
什么是插入排序？
8 W; ~' g' s: h
% O  _5 B) x2 f) R0 C顾名思义，插入排序就是通过插入的方式来排序呗，最经典的就是打斗地主，可以将打乱的扑克牌作为未排序区间，手中已经排好序的作为排序区间。每次我们摸牌的过程，就是从未排序区间，通过插入的方式，插入到已排序区间。那么这个过程就称为插入排序。


) n# X# X2 j$ q" o8 G% m
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' \1 d) B8 U6 A9 k! b# r2 \
5 m' e5 g/ W! D5 V0 E% M如何实现插入排序？
1 h% Y  r# u9 g5 C* B; S: W3 s
上述插入排序的概念我们已经理解了，那么给你一组数据，如何来进行插入排序呢？
& v' q' U, x# z* h3 j

+ c( L4 X3 a. n3 n% b& n
! j5 Z1 q( A8 Q! r/ }+ y2 U' M首先我们要将数据划分为两个区间，已排序区间和未排序区间。
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. B* A# [1 X0 @6 v$ V% U# @
我们从未排序区间取出数据和已排序区间的数据进行比较，如果小于已排序区间的数据，那我们就交换数据。
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% K) h: q% t! r9 G6 S



7 {6 h9 ~* a" `+ @" A3 Z8 e如果交换到已排序区间数据不在大于插入的数据，然后将元素插入进去。
: R6 O. d" s2 w- N- C( I  t  G$ b



9 d! O2 @) `! W; m# o6 v( P2 n' z
/ e; E: W$ Y& P4 J6 i" ^最后我们看一下总的插入排序动画和代码实现。

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插入排序的性能
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& R! {3 s: n: G; ~, F& ?1 p) ?我们通过上边的对插入排序的拆分讲解和动画以及代码实现，想必面试官让你手写一个插入排序可以轻轻松松写出。但是我们掌握的插入排序知识还往往不够，我们在实际项目中，还要考虑插入排序的性能怎么样？因为才能更好的选择适当排序应用到项目中去。
  m- h5 M% X) r5 l; T. Y/ g$ z: n
$ _9 y! M0 M0 E) g3 S/ |4.1 插入排序的稳定性

再插入排序中，如果存在重复数据的话，前边的元素再插入的过程永远在第二个重复数据的前边，所以插入排序后的重复数据前后顺序不变，所以插入排序是稳定排序算法。

4.2 插入排序的空间消耗
4 x: \& t3 R3 T
我们可以发现，插入排序的移动方式，需要消耗常量级的额外内存空间存储，也就是代码中的 temp，所以时间复杂度为 O(1),我们上边讲到，空间复杂度为O(1)的是原地排序算法。

4.3 插入排序的时间效率
4 `/ g7 a3 p$ s; H" p9 b. R# y" x
插入排序的最好情况就是不需要搬移任何数据，从头到尾寻找插入数据，每次只比较一次即可，即一组有序数据，所以最好时间复杂度为O(n)。
6 q5 R5 M$ z, ]' j% R3 w
) _' j5 y9 l2 c  _" e8 H$ a" b+ O如果一组数据正好是倒序输出，那么每次都需要比较移动所有数据，每次移动时 n，n 个数据时间复杂度为O(n2)。
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$ {9 `* \4 v2 T对于插入排序的平均时间复杂度，每次插入都要移动数据，插入 n 次，所以平均时间复杂度为 O(n2)。

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/ a' W3 r5 ]! C1 q; _
: X5 m* s  C4 p8 j0 D0 J小结

我们学完了今天的插入排序之后，我们回到最初的面试官问题上。插入排序和冒泡排序哪个更好呢？
3 A' F. w8 ~6 y4 r1 F# q
; I1 e6 [! u6 P我们现在元素移动次数上进行分析，如果一组无序的数据通过冒泡排序排好序之后，它的交换次数是这种数据的逆序度；对于插入排序来说也是一样的，移动次数上都是原本数据的逆序度。

元素的移动次数是相同的，那我们接下来看看元素的交换次数。从代码上分析可以明显看出，冒泡排序的一次交换需要三行代码，而插入排序的交换却需要一行，所以总的交换次数冒泡排序大于插入排序。

& m6 b0 I2 q% P, A# L有小伙伴会问，这两行的差别有那么大吗？移动一次，我们可以不计较，如果数据很多，想想下，两者的效率差别很轻易的就比较出来了。
5 Y" B. {; a# l: |& m8 l/ x( @
虽然冒泡排序的时间复杂度和插入排序的时间复杂度是相同的，但是我们实际使用中还是优先选择插入排序。
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对于插入排序还是可以优化的，对了，没错，就是希尔排序，我们在这不多分开写，后期会继续更新。
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