插入排序的设计初衷是往有序的数组中快速插入一个新的元素。它的算法思想是：把要排序的数组分为了两个部分，一部分是数组的全部元素(除去待插入的元素)，另一部分是待插入的元素；先将第一部分排序完成，然后再插入这个元素。其中第一部分的排序也是通过再次拆分为两部分来进行的。

插入排序由于操作不尽相同，可分为直接插入排序，折半插入排序(又称二分插入排序)，链表插入排序，希尔排序。我们先来看下直接插入排序。

一、基本思想

直接插入排序的基本思想是：将数组中的所有元素依次跟前面已经排好的元素相比较，如果选择的元素比已排序的元素小，则交换，直到全部元素都比较过为止。

直接插入排序演示

二、算法描述

一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下：

1. 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
2. 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
3. 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置
4. 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
5. 将新元素插入到该位置后
6. 重复步骤2~5

算法实现中比较有意思的一点是，在每次比较操作发现取出来的新元素小于等于已排序的元素时，可以将已排序的元素移到下一位置，然后将取出来的新元素插入该位置（即相邻位置对调），接着再与前面的已排序的元素进行比较，如上图所示，这样做缺点是交换操作代价比较大。另一种做法是：将新元素取出（挖坑），从左到右依次与已排序的元素比较，如果已排序的元素大于取出的新元素，那么将该元素移动到下一个位置（填坑），接着再与前面的已排序的元素比较，直到找到已排序的元素小于等于新元素的位置，这时再将新元素插入进去。就像基本思想中的动图演示的那样。

如果比较操作的代价比交换操作大的话，可以采用二分查找法来减少比较操作的数目。可以认为是插入排序的一个变种，称为二分查找插入排序。

三、代码实现

/**
 * 插入排序
 * <p>
 * 1. 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
 * 2. 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
 * 3. 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置
 * 4. 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
 * 5. 将新元素插入到该位置后
 * 6. 重复步骤2~5
 *
 * @param arr 待排序数组
 */
public static int[] insertionSort(int[] arr) {
    for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
        int temp = arr[i];    // 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
        for (int j = i; j >= 0; j--) {
            if (j > 0 && arr[j - 1] > temp) {
                arr[j] = arr[j - 1];    // 如果该元素（已排序）大于取出的元素temp，将该元素移到下一位置
                //System.out.println("Temping:  " + Arrays.toString(arr));
            } else {
                // 将新元素插入到该位置后
                arr[j] = temp;
                //System.out.println("Sorting:  " + Arrays.toString(arr));
                break;
            }
        }
    }
    return arr;
}

// 交换次数较多的实现
public static int[] insertionSort2(int[] arr) {
    for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
        for (int j = i + 1; j > 0; j--) {
            if (arr[j - 1] <= arr[j])
                break;
            int temp = arr[j];      //交换操作
            arr[j] = arr[j - 1];
            arr[j - 1] = temp;
            //System.out.println("Sorting:  " + Arrays.toString(arr));
        }
    }
    return arr;
}

//遍历显示数组
public static void display(int[] array) {
    for (int i = 0; i < array.length; i++) {
        System.out.print(array[i] + " ");
    }
    System.out.println();
}

public static void main(String[] args) {
    int[] array = {4, 2, 8, 9, 5, 7, 6, 1, 3};
    //未排序数组顺序为
    System.out.println("未排序数组顺序为：");
    display(array);
    System.out.println("-----------------------");
    array = insertionSort2(array);
    System.out.println("-----------------------");
    System.out.println("经过插入排序后的数组顺序为：");
    display(array);
}

性能分析

在第一轮排序中，它最多比较一次，第二轮最多比较两次，一次类推，第N轮，最多比较N-1次。因此有1+2+3+...+N-1 = N*（N-1）/2。

假设在每一轮排序发现插入点时，平均只有全体数据项的一半真的进行了比较，我们除以2得到：N*（N-1）/4。用大O表示法大致需要需要O(N^2^)时间级别。

复制的次数大致等于比较的次数，但是一次复制与一次交换的时间耗时不同，所以相对于随机数据，插入排序比冒泡快一倍，比选择排序略快。

这里需要注意的是，如果要进行逆序排列，那么每次比较和移动都会进行，这时候并不会比冒泡排序快。

直接插入排序复杂度如下：

• 最好情况下，排序前对象已经按照要求的有序。比较次数(KCN)：\(n−1\)；移动次数(RMN)为0。则对应的时间复杂度为\(O(n)\)。
• 最坏情况下，排序前对象为要求的顺序的反序。第i趟时第i个对象必须与前面i个对象都做排序码比较，并且每做1次比较就要做1次数据移动（从上面给出的代码中看出）。比较次数(KCN)：\(\sum_{i=1}^{n−1}i= \frac {n(n−1)}2≈ \frac{n^2}2\); 移动次数(RMN)为：\(\sum_{i=1}^{n−1}i= \frac {n(n−1)}2≈ \frac{n^2}2\)。则对应的时间复杂度为\(O(n^2)\)。
• 如果排序记录是随机的，那么根据概率相同的原则，在平均情况下的排序码比较次数和对象移动次数约为\(\frac{n^2}2\)，因此，直接插入排序的平均时间复杂度为\(O(n^2)\)。

平均时间复杂度	最好情况	最坏情况	空间复杂度
O(n²)	O(n)	O(n²)	O(1)

Tips：由于直接插入排序每次只移动一个元素的位，并不会改变值相同的元素之间的排序，因此它是一种稳定排序xf。

标签：arr,直接,int,插入排序,元素,算法,新元素,排序
来源： https://www.cnblogs.com/ciel717/p/16366138.html