插入排序和冒泡排序都是经典排序算法，二者有什么区别呢？

1、如何分析一个排序算法？

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

这里所谓的实践效率就是时间复杂度。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。

1.3 、稳定性

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。

2、什么是插入排序？

插入排序就是通过插入的方式来排序呗，如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，每次摸牌的过程称为插入排序。

3、如何实现插入排序？

插入排序的概念已经理解了，那么给你一组数据，如何来进行插入排序呢？

首先要将数据划分为两个区间，已排序区间和未排序区间。

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。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。

最后我们看一下代码实现。

4、插入排序的性能

通过上边的对插入排序的拆分讲解和动画以及代码实现，想必你手写一个插入排序可以轻轻松松写出。但是在实际项目中，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。

4.1 、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。

4.2、 插入排序的空间消耗

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。

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)。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(n^2)。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(n^2)。

5、总结

插入排序和冒泡排序哪个更好呢？

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。

可能会问，这两行的差别有那么大吗？移动一次，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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