上一篇我们我们简单的介绍了算法及学习的目的（个人理解），今天我们来学习下插入排序
我们用一个简单的数组来帮助我们学习本篇内容
int[] b = { 4, 2, 3, 6, 1, 5 }; 我们定义一个数组，要求输出结果为{1，2，3，4，5，6}
那么怎么去理解这个问题呢？
就像排队（按高矮）一开始只有一个人，每来一个就和队伍里的人进行对比一下，找到自己合适的位置
实际排序过程上图中，黑色背景块为新加入的，灰色为已排序的 每个新加入的与已排序的进行比较找到自己的位置，然后进入下一次循环
int[] b = { 4, 2, 3, 6, 1, 5 }; int i, j; int temp; for (i = 1; i < b.length; i++) { temp = b[i];//获取新加入的值 j = i - 1; while (j > -1 && temp < b[j]) {//如果新加入的小于已排序的，位置替换 b[j + 1] = b[j]; j--; } b[j + 1] = temp; //输出每次的排序结果 for (int i1 = 0; i1 < b.length; i1++) { System.out.print(b[i1] + " "); } System.out.println(""); }在上面的 for 循环中，下标 i 指正在被插入的数（temp）每次循环开始包含元素b[0..i]的子数组构成已排序的，剩余的b[i+1..b.length]则对应未排序的 事实上 b[0..i] 就是原来 0 到 i 的数，只不过进行了排序
输出结果
1| 2 4 3 6 1 5 2| 2 3 4 6 1 5 3| 2 3 4 6 1 5 4| 1 2 3 4 6 5 5| 1 2 3 4 5 6输出结果，可以看出循环了5次 细心的会发现第二次和第三次输出结果是一样的，结合上图实例，第三次循环插入了6 ，而6>4，位置不变； 当第四次循环插入1时，则需要和前面的每一位进行比较，然后确定自己的位置，这个就是时间复杂度
时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量
插入排序 最好的情况下（已排序：{1,2,3,4,5,6}）此时只需要对比前一位，此时的时间复杂度为O(N) 最坏情况（逆序：{6,5,4,3,2,1}）此时每插入都要对比前所有的数，此时的时间复杂度为O(N^2) (N：此处指数组长度)
每星期至少一篇跟新本系列，感兴趣可以关注，如有疑问欢迎留言。 一起学习，一起进步。
个人公众号 Coder栈