經過構建有序序列,對於未排序數據,在已排序序列中從後向前掃描,找到相應的位置並插入。算法
插入排序很是相似於整撲克牌。編程
在開始摸牌時,左手是空的,牌面朝下放在桌上。接着,一次從桌上摸起一張牌,並將它插入到左手一把牌中的正確位置上。爲了找到這張牌的正確位置,要將它與手中已有的牌從右到左地進行比較。不管何時,左手中的牌都是排好序的。數組
若是輸入數組已是排好序的話,插入排序出現最佳狀況,其運行時間是輸入規模的一個線性函數。若是輸入數組是逆序排列的,將出現最壞狀況。平均狀況與最壞狀況同樣,其時間代價是Θ(n2)。函數
也許你沒有意識到,但其實你的思考過程是這樣的:如今抓到一張7,把它和手裏的牌從右到左依次比較,7比10小,應該再往左插,7比5大,好,就插這裏。爲何比較了10和5就能夠肯定7的位置?爲何不用再比較左邊的4和2呢?由於這裏有一個重要的前提:手裏的牌已是排好序的。如今我插了7以後,手裏的牌仍然是排好序的,下次再抓到的牌還能夠用這個方法插入。編程對一個數組進行插入排序也是一樣道理,但和插入撲克牌有一點不一樣,不可能在兩個相鄰的存儲單元之間再插入一個單元,所以要將插入點以後的數據依次日後移動一個單元。性能
假定n是數組的長度,spa
首先假設第一個元素被放置在正確的位置上,這樣僅需從1-n-1範圍內對剩餘元素進行排序。對於每次遍歷,從0-i-1範圍內的元素已經被排好序,code
每次遍歷的任務是:經過掃描前面已排序的子列表,將位置i處的元素定位到從0到i的子列表以內的正確的位置上。blog
將arr[i]複製爲一個名爲target的臨時元素。排序
向下掃描列表,比較這個目標值target與arr[i-1]、arr[i-2]的大小,依次類推。get
這個比較過程在小於或等於目標值的第一個元素(arr[j])處中止,或者在列表開始處中止(j=0)。
在arr[i]小於前面任何已排序元素時,後一個條件(j=0)爲真,
所以,這個元素會佔用新排序子列表的第一個位置。
在掃描期間,大於目標值target的每一個元素都會向右滑動一個位置(arr[j]=arr[j-1])。
一旦肯定了正確位置j,
目標值target(即原始的arr[i])就會被複制到這個位置。
與選擇排序不一樣的是,插入排序將數據向右滑動,而且不會執行交換。
public static void InsertSort(int[] arr) { int i, j; int n = arr.Length; int target; //假定第一個元素被放到了正確的位置上 //這樣,僅需遍歷1 - n-1 for (i = 1; i < n; i++) { j = i; target = arr[i]; while (j > 0 && target < arr[j - 1]) { arr[j] = arr[j - 1]; j--; } arr[j] = target; } }
穩定
空間複雜度O(1)
時間複雜度O(n2)
最差狀況:反序,須要移動n*(n-1)/2個元素
最好狀況:正序,不須要移動元素
數組在已排序或者是「近似排序」時,插入排序效率的最好狀況運行時間爲O(n);
插入排序最壞狀況運行時間和平均狀況運行時間都爲O(n2)。
一般,插入排序呈現出二次排序算法中的最佳性能。
對於具備較少元素(如n<=15)的列表來講,二次算法十分有效。
在列表已被排序時,插入排序是線性算法O(n)。
在列表「近似排序」時,插入排序仍然是線性算法。
在列表的許多元素已位於正確的位置上時,就會出現「近似排序」的條件。
經過使用O(nlog2n)效率的算法(如快速排序)對數組進行部分排序,
而後再進行選擇排序,某些高級的排序算法就是這樣實現的。