xinyin025/hello-algo
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<h2 id="1143">11.4.3 &nbsp; 插入排序优势<a class="headerlink" href="#1143" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>插入排序的时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> ，而我们即将学习的快速排序的时间复杂度为 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> 。尽管插入排序的时间复杂度相比快速排序更高，<strong>但在数据量较小的情况下，插入排序通常更快</strong>。</p>
<p>这个结论与线性查找和二分查找的适用情况的结论类似。快速排序这类 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> 的算法属于基于分治的排序算法，往往包含更多单元计算操作。而在数据量较小时，<span class="arithmatex">\(n^2\)</span> 和 <span class="arithmatex">\(n \log n\)</span> 的数值比较接近，复杂度不占主导作用；每轮中的单元计算操作数量起到决定性因素。</p>
<p>这个结论与线性查找和二分查找的适用情况的结论类似。快速排序这类 <span class="arithmatex">\(O(n \log n)\)</span> 的算法属于基于分治的排序算法，往往包含更多单元计算操作。而在数据量较小时，<span class="arithmatex">\(n^2\)</span> 和 <span class="arithmatex">\(n \log n\)</span> 的数值比较接近，复杂度不占主导作用；每轮中的单元操作数量起到决定性因素。</p>
<p>实际上，许多编程语言（例如 Java）的内置排序函数都采用了插入排序，大致思路为：对于长数组，采用基于分治的排序算法，例如快速排序；对于短数组，直接使用插入排序。</p>
<p>虽然冒泡排序、选择排序和插入排序的时间复杂度都为 <span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> ，但在实际情况中，<strong>插入排序的使用频率显著高于冒泡排序和选择排序</strong>。这是因为：</p>
<ul>