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)
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一起学习，一起进步。
