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？
# g* ?) h! d: e& f
写在前边

, h0 }6 A/ x( g) Y$ J) `  q
* C% M# s- n/ Y8 i6 B% y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。

% Q$ }+ E  N+ P, R0 x. V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

1 I2 e: _/ O9 g
7 g8 K& G1 Z2 l

' L0 t" d/ X! h' k- {2 V1
, p9 t  I. H: ?1 p6 w) b1 H; z) }
如何分析一个排序算法？

之前写的一篇很详细的文章。

佩奇学编程 | 复杂度分析原来这么简单
3 y! C: F- ~4 p+ Q
- W! @1 F2 l- g- M6 h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。

+ X* C3 G7 M+ S! p1.1 时间效率

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。

; g- W" x6 b$ U$ f, G& U( P6 o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。

( _+ ?8 j5 W" P" g( t- R! h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。

1.2 空间消耗

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。
% {, a' h% X& _
0 _7 h: ]: `5 {7 d) t) h, w注意：是额外的内存空间，存储排序数据消耗的空间不计。
% b4 s( n4 h7 @6 f: b) M: C
1.3 稳定性
! c: W! T( t/ R# |5 Y2 m" }+ Q
9 T) i$ X$ G+ T# ]. n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。

2
/ |$ i, Y' }% {' }# R+ \. V6 R' G
( N9 H# ]; r: R! i, G' H什么是插入排序？
+ K6 s& Y+ Z& a, S" }0 |* ^5 b* J
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。
! {; z% _( B, v3 ]  o2 ~: t
& y3 t& J  a- J' M% Q$ l6 ?

3
. v) c2 z$ {( f1 S
% A5 u9 L3 Z9 B" ^% ~如何实现插入排序？

& c1 h! X- A1 y' {; K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？



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。



: X2 [* s: Y; y+ B4 {5 X: t4 J

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。





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。



( b/ U& R3 E  l% N/ F* ~
, i+ [4 o( V2 W
最后我们看一下总的插入排序动画和代码实现。

) A8 e. |& q( t
: V0 A  \7 Z7 M/ k: X
4

插入排序的性能

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。

4.1 插入排序的稳定性
: T; g* V" e7 J( n. _
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。
' B/ ]* M4 B' ?; r% X
4.2 插入排序的空间消耗
8 f7 i. q' c  t* i9 I$ M& n, o( `( D( Y
2 d7 _1 ^7 Y/ i6 W# Z" B6 L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。

/ r  @0 Z; p1 \* H, @; U3 e4.3 插入排序的时间效率

4 D! _5 V7 X( C+ H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)。
9 s9 M- c3 W0 H) `8 d
. E+ L# x9 X& P2 m" g3 Z, A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)。

" W8 u- u, T% h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)。

5

+ M% u) T4 y; @小结
; S3 \0 k" B$ ?5 P0 _+ t
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 H& p  G& j5 G7 n& f6 q
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。
6 I- f. C. E9 l
9 ?: W1 r6 O( g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。
7 V2 x, x1 ~) d7 p* \3 \) x
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。
7 x' x( {8 f7 T! K, n) o7 j
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。
. b; k( A6 Q5 v5 l+ g( }
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。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「胡鹏程的博客」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/lyshark_lyshark/article/details/126792708
) y5 P! Z( W# g9 V; |0 u  W
2 ]% }9 C% S) c5 ~+ p) S) g5 i
0 [& p* x7 y3 ^+ Y! _$ [