有趣的事，Python永远不会缺席！
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一、插入排序（Insertion-Sort）
插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种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。
把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表。开始时有序表中只包含1个元素，无序表中包含有n-1个元素，排序过程中每次从无序表中取出第一个元素，将它插入到有序表中的适当位置，使之成为新的有序表，重复n-1次可完成排序过程。
1、原理
从第二个元素开始和前面的元素进行比较，如果前面的元素比当前元素大，则将前面元素 后移，当前元素依次往前，直到找到比它小或等于它的元素插入在其后面
然后选择第三个元素，重复上述操作，进行插入
依次选择到最后一个元素，插入后即完成所有排序
2、举例
举个例子，假设我现在有一个数列[11, 99, 33 , 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]需要使用插入排序，我们来看看使用插入排序的详细步骤：
- 首先第二个元素和前面的元素11比较，99>11，第一轮完了，列表是 [11, 99, 33 , 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]
- 然后，作为比较元素，和前面的元素99比较，11<33<99交换位置，33插入到11和99之间，列表为 [11, 33, 99, 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]
- 接着，33<<99交换位置，列表变为 [11, 33, 69, 99, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]
- 以此类推，69<<99,77插入到69和99之间，列表变为 [11, 33, 69, 77, 99, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]
- 77<<99, 88插入到77和99之间，列表变为 [11, 33, 69, 77, 88, 99, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]
- 33<<69<77<88<99,55插入到33和69之间，列表变为 [11, 33, 69, 77, 88, 99, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]
- 。。。。。。。
- 最终得到列表 [11, 11, 22, 33, 33, 36, 39, 44, 55, 66, 69, 77, 88, 99]
注：从第二个元素开始，以此和前面的元素比较，找出相应位置插入。
二、代码
代码用jupyternotebook实现
def insertion_sort(arr):
"""插入排序"""
# 第一层for表示循环插入的遍数
for i in range(1, len(arr)):
# 设置当前需要插入的元素
current = arr[i]
# 与当前元素比较的比较元素
pre_index = i - 1
while pre_index >= 0 and arr[pre_index] > current:
# 当比较元素大于当前元素则把比较元素后移
arr[pre_index + 1] = arr[pre_index]
# 往前选择下一个比较元素
pre_index -= 1
# 当比较元素小于当前元素，则将当前元素插入在 其后面
arr[pre_index + 1] = current
return arr insertion_sort([11, 11, 22, 33, 33, 36, 39, 44, 55, 66, 69, 77, 88, 99]) # 返回结果[11, 11, 22, 33, 33, 36, 39, 44, 55, 66, 69, 77, 88, 99]
三、特点
插入排序的适用场景：一个新元素需要插入到一组已经是有序的数组中，或者是一组基本有序的数组排序。
- 比较性：排序时元素之间需要比较，所以为比较排序
- 稳定性：从代码我们可以看出只有比较元素大于当前元素，比较元素才会往后移动，所以相同元素是不会改变相对顺序
- 时间复杂度：插入排序同样需要两次循坏一个一个比较，故时间复杂度也为O(n^2)
- 空间复杂度：只需要常数个辅助单元，所以空间复杂度也为O(1)
- 记忆方法：想象成在书架中插书：先找到相应位置，将后面的书往后推，再将书插入
结果
Successfully ！！！
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