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？
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1 M' C, N$ m9 x) _& q( K* R写在前边
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/ i, O: x3 w8 F' j6 ~. d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。

3 O* ]& R( r8 V5 C4 O, A1 s9 @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。

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？

2 U) I1 o' f5 `( I1 P思维导图


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% [  t1 L1 w7 w) z  Q% k8 k5 ~7 G如何分析一个排序算法？

之前写的一篇很详细的文章。

2 v( D1 E5 Z4 ~; R6 S4 X5 y佩奇学编程 | 复杂度分析原来这么简单
0 y+ e  X  {3 `2 H( E0 \6 V
( B. M  s9 k6 b0 C) X5 {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。

1.1 时间效率
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% d/ j+ U. a' i. Q$ @1 a9 k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。
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8 G: |. j6 F5 l& Q# M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。

7 _7 C5 N6 D" q" n6 w5 L* ?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。
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7 J5 A: q9 `$ G$ J9 J0 u& T1.2 空间消耗
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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。
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! }- J  y$ L$ i/ d) J5 a注意：是额外的内存空间，存储排序数据消耗的空间不计。

1.3 稳定性
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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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什么是插入排序？

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。



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4 Q  A' k( O  G* s) y# G- P; L
+ L0 L. L& d( s7 ?) A& L' C) |如何实现插入排序？

8 n5 W5 O, j' t, ~$ h) \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？

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1 }) J) L0 r1 ?, X& D9 u# D7 h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。





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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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。

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( N6 J" q; ~+ o, a最后我们看一下总的插入排序动画和代码实现。



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8 ]5 ?' }* G( v3 A6 t6 }插入排序的性能

* W% O2 G+ b2 N) |9 _& n& b2 ]6 l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。

3 w$ t5 S$ l% F9 ^& s! T4.1 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。
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4.2 插入排序的空间消耗
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0 |, }2 e3 W$ }: F# \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。
7 S( O4 C- Y$ N4 P0 {2 z
2 ~' T+ E6 l' y, ^" w9 |4.3 插入排序的时间效率

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)。
( W9 R+ p+ T# m4 m# h5 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)。

5 C4 h# A3 t7 L$ ^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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小结
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$ A- H' E" m6 e! j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？

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。

1 |/ R+ h- [; N, G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。

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。

- x5 {5 n0 t0 ~/ K, S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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- d2 I% P2 H" A. U7 J" |% p原文链接：https://blog.csdn.net/lyshark_lyshark/article/details/126792708
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