排序对于任何一个程序员来说，可能都不会陌生。你学的第一个算法，可能就是排序。大部分编程语言中，也都提供了排序函数。

排序算法太多了，有很多可能你连名字都没听说过，比如猴子排序、睡眠排序、面条排序等。我只讲众多排序算法中的一小撮，也是最经典的、最常用的：冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、计数排序、基数排序、桶排序。

思考题：插入排序和冒泡排序的时间复杂度相同，都是 ，在实际的软件开发里，为什么我们更倾向于使用插入排序算法而不是冒泡排序算法呢？

如何分析一个“排序算法”？

对于排序算法执行效率的分析，我们一般会从这几个方面来衡量：

1. 最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度
2. 时间复杂度的系数、常数 、低阶
3. 比较次数和交换（或移动）次数

基于比较的排序算法的执行过程，会涉及两种操作，一种是元素比较大小，另一种是元素交换或移动。所以，如果我们在分析排序算法的执行效率的时候，应该把比较次数和交换（或移动）次数也考虑进去。

排序算法的内存消耗
我们前面讲过，算法的内存消耗可以通过空间复杂度来衡量，排序算法也不例外。不过，针对排序算法的空间复杂度，我们还引入了一个新的概念，原地排序（Sorted in place）。原地排序算法，就是特指空间复杂度是 的排序算法。我们今天讲的三种排序算法，都是原地排序算法。

排序算法的稳定性
仅仅用执行效率和内存消耗来衡量排序算法的好坏是不够的。针对排序算法，我们还有一个重要的度量指标，稳定性。这个概念是说，如果待排序的序列中存在值相等的元素，经过排序之后，相等元素之间原有的先后顺序不变。稳定排序算法可以保持金额相同的两个对象，在排序之后的前后顺序不变；如果前后顺序发生变化，那对应的排序算法就叫作不稳定的排序算法。

冒泡排序（Bubble Sort）

我们从冒泡排序开始，学习今天的三种排序算法。冒泡排序只会操作相邻的两个数据。每次冒泡操作都会对相邻的两个元素进行比较，看是否满足大小关系要求。如果不满足就让它俩互换。一次冒泡会让至少一个元素移动到它应该在的位置，重复 n 次，就完成了 n 个数据的排序工作。

我用一个例子，带你看下冒泡排序的整个过程。我们要对一组数据 4，5，6，3，2，1，从小到大进行排序。第一次冒泡操作的详细过程就是这样：

实际上，刚讲的冒泡过程还可以优化。当某次冒泡操作已经没有数据交换时，说明已经达到完全有序，不用再继续执行后续的冒泡操作。

冒泡排序算法的原理比较容易理解，具体的代码我贴到下面，你可以结合着代码来看我前面讲的原理。

    // 冒泡排序，array 表示数组
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        int j;
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            // 提前退出冒泡循环的标志位
            boolean flag = false;
            for (j = 0; j < array.length - 1 - i; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]) {
                    swap(array, j, j + 1);
                    flag = true;
                }
            }
            // 没有数据交换，提前退出
            if (!flag) {
                break;
            }
        }
    }

现在，结合刚才我分析排序算法的三个方面，我有三个问题要问你。

第一，冒泡排序是原地排序算法吗？
冒泡的过程只涉及相邻数据的交换操作，只需要常量级的临时空间，所以它的空间复杂度为 O(1)，是一个原地排序算法。

第二，冒泡排序是稳定的排序算法吗？
在冒泡排序中，只有交换才可以改变两个元素的前后顺序。为了保证冒泡排序算法的稳定性，当有相邻的两个元素大小相等的时候，我们不做交换，相同大小的数据在排序前后不会改变顺序，所以冒泡排序是稳定的排序算法。

第三，冒泡排序的时间复杂度是多少？
最好情况下，要排序的数据已经是有序的了，我们只需要进行一次冒泡操作，就可以结束了，所以最好情况时间复杂度是 O(n)。而最坏的情况是，要排序的数据刚好是倒序排列的，我们需要进行 n 次冒泡操作，所以最坏情况时间复杂度为 O(n2)。

插入排序（Insertion Sort）

插入排序具体是如何借助上面的思想来实现排序的呢？
首先，我们将数组中的数据分为两个区间，已排序区间和未排序区间。初始已排序区间只有一个元素，就是数组的第一个元素。插入算法的核心思想是取未排序区间中的元素，在已排序区间中找到合适的插入位置将其插入，并保证已排序区间数据一直有序。重复这个过程，直到未排序区间中元素为空，算法结束。

插入排序也包含两种操作，一种是元素的比较，一种是元素的移动。当我们需要将一个数据 a 插入到已排序区间时，需要拿 a 与已排序区间的元素依次比较大小，找到合适的插入位置。找到插入点之后，我们还需要将插入点之后的元素顺序往后移动一位，这样才能腾出位置给元素 a 插入。

    // 插入排序，array 表示数组
    public static void insertionSort(int[] array) {
        int j, max;
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            max = array[i];
            // 查找插入的位置
            for (j = i - 1; j >= 0; j--) {
                // 移动
                if (array[j] > max) {
                    array[j + 1] = array[j];
                } else {
                    break;
                }
            }
            // 此时 array[j] <= max, // 插入数据
            array[j + 1] = max;
        }
    }

现在，我们来看点稍微复杂的东西。我这里还是有三个问题要问你。

第一，插入排序是原地排序算法吗？
从实现过程可以很明显地看出，插入排序算法的运行并不需要额外的存储空间，所以空间复杂度是 O(1)，也就是说，这是一个原地排序算法。

第二，插入排序是稳定的排序算法吗？
在插入排序中，对于值相同的元素，我们可以选择将后面出现的元素，插入到前面出现元素的后面，这样就可以保持原有的前后顺序不变，所以插入排序是稳定的排序算法。

第三，插入排序的时间复杂度是多少？
如果要排序的数据已经是有序的，我们并不需要搬移任何数据。如果我们从尾到头在有序数据组里面查找插入位置，每次只需要比较一个数据就能确定插入的位置。所以这种情况下，最好是时间复杂度为 O(n)。注意，这里是从尾到头遍历已经有序的数据。如果数组是倒序的，每次插入都相当于在数组的第一个位置插入新的数据，所以需要移动大量的数据，所以最坏情况时间复杂度为 。还记得我们在数组中插入一个数据的平均时间复杂度是多少吗？没错，是 O(n)。所以，对于插入排序来说，每次插入操作都相当于在数组中插入一个数据，循环执行 n 次插入操作，所以平均时间复杂度为 。

选择排序（Selection Sort）

选择排序算法的实现思路有点类似插入排序，也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。

    // 选择排序是 非稳定排序
    public static void selectSort(int[] array) {
        int j, temp, minPosition;
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            minPosition = i;
            for (j = i + 1; j < array.length; j++) {
                if (array[j] < array[minPosition]) {
                    minPosition = j;
                }
            }
            temp = array[i];
            array[i] = array[minPosition];
            array[minPosition] = temp;
        }
    }

照例，也有三个问题需要你思考。

首先，选择排序空间复杂度为 O(1)，是一种原地排序算法。

选择排序的最好情况时间复杂度、最坏情况和平均情况时间复杂度都为 O(n2)。你可以自己来分析看看。

那选择排序是稳定的排序算法吗？这个问题我着重来说一下。答案是否定的，选择排序是一种不稳定的排序算法。从我前面画的那张图中，你可以看出来，选择排序每次都要找剩余未排序元素中的最小值，并和前面的元素交换位置，这样破坏了稳定性。比如 5，8，5，2，9 这样一组数据，使用选择排序算法来排序的话，第一次找到最小元素 2，与第一个 5 交换位置，那第一个 5 和中间的 5 顺序就变了，所以就不稳定了。正是因此，相对于冒泡排序和插入排序，选择排序就稍微逊色了。

解答开篇

基本的知识都讲完了，我们来看开篇的问题：冒泡排序和插入排序的时间复杂度都是 O(n2)，都是原地排序算法，为什么插入排序要比冒泡排序更受欢迎呢？
虽然冒泡排序和插入排序在时间复杂度上是一样的，都是 O(n2)，但是如果我们希望把性能优化做到极致，那肯定首选插入排序。插入排序的算法思路也有很大的优化空间，我们只是讲了最基础的一种。如果你对插入排序的优化感兴趣，可以自行学习一下希尔排序。

内容小结

我的代码实现
https://gitee.com/kaiLee/struct/tree/master/src/main/java/com/s6/sort1

要想分析、评价一个排序算法，需要从执行效率、内存消耗和稳定性三个方面来看。因此，这一节，我带你分析了三种时间复杂度是 O(n2) 的排序算法，冒泡排序、插入排序、选择排序。你需要重点掌握的是它们的分析方法。

这三种时间复杂度为 O(n2) 的排序算法中，冒泡排序、选择排序，可能就纯粹停留在理论的层面了，学习的目的也只是为了开拓思维，实际开发中应用并不多，但是插入排序还是挺有用的。后面讲排序优化的时候，我会讲到，有些编程语言中的排序函数的实现原理会用到插入排序算法。今天讲的这三种排序算法，实现代码都非常简单，对于小规模数据的排序，用起来非常高效。但是在大规模数据排序的时候，这个时间复杂度还是稍微有点高，所以我们更倾向于用下一节要讲的时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法。

参考

11 | 排序（上）：为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎？ https://time.geekbang.org/column/article/41802