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？

写在前边
# R, c3 o4 Y' D; ^* z( V) F- a+ X5 Y
% U4 R3 k) l* ^$ m6 _" h0 Z
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。
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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？
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思维导图


$ @4 u& L3 M( r( e/ A4 J& U( F: E7 T. t
3 G. q8 H2 m  A. A
( Z- B7 J9 |( z- y# R1

/ e; R" K% k7 L  y6 E如何分析一个排序算法？

之前写的一篇很详细的文章。
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& g& C1 C, U8 D. D佩奇学编程 | 复杂度分析原来这么简单

" G9 b0 }3 N! M) N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。

( N# b2 g3 R8 U. s$ ~4 s1.1 时间效率
( u  Q3 ]( \3 F' [0 U
  C; ^4 W4 [5 d" Z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。
$ {: F0 O) Q# Y5 I0 ^! c( C! S
2 c% V! k/ R  f  @/ T0 H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。

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。

注意：是额外的内存空间，存储排序数据消耗的空间不计。

& E& d+ D6 q2 h# f0 C1.3 稳定性
% Z6 g+ h& U' R2 W8 x! @: ^
- H) G9 d/ c) m. J  p8 N8 \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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( c3 }" C" I7 M4 [- v2 d什么是插入排序？
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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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8 N! Z! x8 f! ]) n
3

4 ^. i* U( Y  R如何实现插入排序？

+ R! m! `& K/ o; ~6 y4 Z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？
5 Q- u2 y- I6 V


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。

) m1 [3 W5 r4 k0 T2 P' t2 h


/ k  g0 F- D: k5 n
, u& Z- M0 w  k$ e! ^  y; y. L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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$ F+ q9 x. {' R4 P" v



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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) u& r/ W& U3 t: e
最后我们看一下总的插入排序动画和代码实现。
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* z0 e" l: f, G8 E1 `6 H
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1 Z- I/ O- D' z& g- J6 D4 l  C
插入排序的性能
2 X  c; @; h* x  T$ t
" k9 n, F; f+ n7 K' Y/ O  p( s1 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。

. c( c. T# `. G8 k& ?2 z4.1 插入排序的稳定性

* W# c# ^" e& B9 [  q! E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。
* c1 U# c1 t# `9 M8 H0 x1 [2 J
4.2 插入排序的空间消耗
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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。

0 t6 b1 L* X$ H6 D6 W/ A4.3 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)。

$ v: P2 y3 {5 ~: s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 B8 d* a" K0 n4 a- v5 Z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
" y" L4 W5 A# x) C+ p: ~6 [! n
5 I! f" }  W! l2 X$ n8 m: @小结

* X  N# C2 X% s8 @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？
0 Z, A4 _$ M7 b; O$ I% @
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。

- ^! c8 y5 h+ e9 {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。
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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。
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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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