摘自：python 排序算法——插入排序

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(n2)O(n^2)O(n2)。
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)O(1)O(1)。

案例

给定一个列表：[8,5,1,1,8,5,7,4,6,3][8, 5, 1, 1, 8, 5, 7, 4, 6, 3][8,5,1,1,8,5,7,4,6,3]
排序结果：[1,1,3,4,5,5,6,7,8,8][1, 1, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 8][1,1,3,4,5,5,6,7,8,8]

def insert_sort(tg_list):''' 排序算法：插入排序 '''for i in range(1,len(tg_list)):for j in range(i,0,-1):if tg_list[j] < tg_list[j-1]:tg_list[j-1], tg_list[j] = tg_list[j], tg_list[j-1]else:break
list_ = [8, 5, 1, 1, 8, 5, 7, 4, 6, 3]
insert_sort(list_)

排序过程：

..................................................................................................................................................................
对超长序列计算排序耗时时间。
观察序列数量设置从100至10000，查看排序耗时走势。
代码

import pandas as pd
import random
import timeimport seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt# 解决win 系统中文不显示问题
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']def insert_sort(tg_list):''' 排序算法：插入排序 '''for i in range(1,len(tg_list)):for j in range(i,0,-1):if tg_list[j] < tg_list[j-1]:tg_list[j-1], tg_list[j] = tg_list[j], tg_list[j-1]else:breakdef get_runtime(n):''' 获取排序耗时 '''time_start = time.clock()  # 记录开始时间list_ = [random.randint(1,n) for i in range(n)]insert_sort(list_)time_end = time.clock()  # 记录结束时间time_sum = time_end - time_start  # 计算的时间差为程序的执行时间，单位为秒/sreturn [n,time_sum]def plot(df):''' 绘制折线图 '''pd.options.display.notebook_repr_html=False  # 表格显示plt.rcParams['figure.dpi'] = 75  # 图形分辨率sns.set_style(style='darkgrid')  # 图形主题plt.figure(figsize=(4,3),dpi=150)sns.lineplot(data=df,x='数量',y='耗时(s)')if __name__ == "__main__":nums = range(100,10000,100)res = list(map(get_runtime,nums))res_df = pd.DataFrame(res,columns=['数量','耗时(s)'])plot(res_df)

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