插入排序算法_好二三四

排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是插入排序算法：

插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴，但它的原理应该是最容易理解的了，因为只要打过扑克牌的人都应该能够秒懂。插入排序是一种最简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

插入排序和冒泡排序一样，也有一种优化算法，叫做拆半插入。

1. 算法步骤

将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。

从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。（如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等，则将待插入元素插入到相等元素的后面。）

2. 动图演示

代码实现

JavaScript

实例

Python

实例

def insertionSort(arr):
for i in range(len(arr)):
preIndex = i-1
current = arr[i]
while preIndex >= 0 and arr[preIndex] > current:
arr[preIndex+1] = arr[preIndex]
preIndex-=1
arr[preIndex+1] = current
return arr

Go

实例

func insertionSort(arr []int) []int {
for i := range arr {
preIndex := i - 1
current := arr[i]
for preIndex >= 0 && arr[preIndex] > current {
arr[preIndex+1] = arr[preIndex]
preIndex -= 1
}
arr[preIndex+1] = current
}
return arr
}

Java

实例

public class InsertSort implements IArraySort {

@Override
public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容
int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

// 从下标为1的元素开始选择合适的位置插入，因为下标为0的只有一个元素，默认是有序的
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {

// 记录要插入的数据
int tmp = arr[i];

// 从已经排序的序列最右边的开始比较，找到比其小的数
int j = i;
while (j > 0 && tmp < arr[j - 1]) {
arr[j] = arr[j - 1];
j--;
}

// 存在比其小的数，插入
if (j != i) {
arr[j] = tmp;
}

}
return arr;
}
}

PHP

实例

C

实例

void insertion_sort(int arr[], int len){
int i,j,key;
for (i=1;i<len;i++){
key = arr[i];
j=i-1;
while((j>=0) && (arr[j]>key)) {
arr[j+1] = arr[j];
j--;
}
arr[j+1] = key;
}
}

C++

实例

void insertion_sort(int arr[],int len){
for(int i=1;i<len;i++){
int key=arr[i];
int j=i-1;
while((j>=0) && (key<arr[j])){
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=key;
}
}

C#

实例

public static void InsertSort(int[] array)
{
for(int i = 1;i < array.length;i++)
{
int temp = array[i];
for(int j = i - 1;j >= 0;j--)
{
if(array[j] > temp)
{
array[j + 1] = array[j];
array[j] = temp;
}
else
break;
}
}
}

Swift

实例

for i in 1..{
let temp = arr[i]
for j in (0..).reversed() {
if arr[j] > temp {
arr.swapAt(j, j+1)
}
}
}

原文地址：https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm/blob/master/3.insertionSort.md
参考地址：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%8F%92%E5%85%A5%E6%8E%92%E5%BA%8F

以下是热心网友对插入排序算法的补充，仅供参考：

热心网友提供的补充1：

我编写了Lua的版本：

-- 插入排序
function insert_sort(tab)
    len = maxn_ex(tab)
    for i=1,len-1 do
      local j = i+1
      while( j > 1 )  do
        if(tab[j] < tab[j-1]) then
          tab[j],tab[j-1] = tab[j-1],tab[j]
        end
        j = j -1
      end 
    end
    return tab
end

以上为插入排序算法详细介绍，插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等排序算法各有优缺点，用一张图概括：

关于时间复杂度

平方阶 (O(n2)) 排序各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。

线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序快速排序、堆排序和归并排序；

O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数。希尔排序

线性阶 (O(n)) 排序基数排序，此外还有桶、箱排序。

关于稳定性

稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。

不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。

名词解释：

n：数据规模

k："桶"的个数

In-place：占用常数内存，不占用额外内存

Out-place：占用额外内存

稳定性：排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同

点击下载本文 文档为doc格式

显示全文

全部频道

插入排序算法