为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎？
排序对于每个程序员来说，可能都不会陌生。平常的项目中，也经常遇到排序。按时间复杂度，分成三类，分三节来说。
这里，先抛出一个问题。插入排序和冒泡排序的时间复杂度都是O(n2)，可实际开发中，为什么我们更倾向于使用插入排序算法呢？
评价一个排序算法，从效率角度说，要考虑各种时间复杂度；数据量小时，时间复杂度的系数、常数也要考虑；元素比较和交换的次数。
从内存消耗角度说，要考虑算法的空间复杂度。空间复杂度是o(1)的排序算法，叫原地排序算法（Sorted in place）。今天说的三种算法都是原地排序算法。
从算法稳定性来说，排序算法又分为稳定性算法和非稳定性算法。稳定性，指相等元素，在排序后，原来的先后顺序不改变。
稳定性算法相对于不稳定性算法，有什么特别的用么，反正是等值，谁先谁后，不都一个样子么？实际业务中，可能会按多个属性排序。比如这么一个场景：有一批订单，按日期降序排列，如果日期一样的，按订单金额降序。
这个需要很好理解，实现起来，可能就没那么容易，按日期排好了，再把日期一样的按订单金额排一次。这个就不好实现，先把日期一样的分别取出来排下，再对应放回去，很麻烦。
有了稳定性排序算法，就很容易实现。第一步，先按订单金额降序排列，第二步，再把第一步得到的结果，按日期降序重新排列一次，就可以实现需求了。为什么自己琢磨一下吧。
接着，我们详细说下这三种排序算法，我会分别给出代码实现（java），简要说下复杂度，还有算法的评价等等。
冒泡排序算法
基本的逻辑是，取第一个元素与后一个比较，如果大于后者，就与后者互换位置，不大于，就保持位置不变。再拿第二个元素与后者比较，如果大于后者，就与后者互换位置。一轮比较之后，最大的元素就移动到末尾。相当于最大的就冒出来了。再进行第二轮，第三轮，直到排序完毕。
代码实现，我们会做一些优化，如果是n个元素，第一轮比较（n-1）次，第二轮，比较（n-2）次就可以了。直到剩余两个元素，比较1次，排序操作就结束了。再进一步优化，如果，在某一轮操作中，只有比较操作，而没有数据移动操作，那说明已经完全有序，不需要再进行下一轮了，直接结束即可。
//冒泡排序
public static int[] bubbleSort(int[] a){
int a_length = a.length;
if (a_length <= 1){
return a;
}
for (int i = 0; i < a_length ; i++) {
boolean flag = false;
for (int j = 0; j < a_length - i-1; j++) {
if (a[j] > a[j+1]){
int tmp = a[j+1];
a[j+1] = a[j];
flag = true;
}
}
if (!flag){
break;
}
}
return a;
}
分析冒泡排序的时间复杂度，最好情况时间复杂度是O(n)。最好的情况本身就是有序的，比较了一轮，一次冒泡，不需要移动元素，排序完成。
最坏情况时间复杂度是O(n2)。最坏情况刚好是反序的（结合本例，就是倒序），要进行（n-1）轮的比较，每轮比较都要进行（n-1）次的位置移动。
平均情况时间复杂度也是为O(n2)。这个用加权平均算概率有点复杂。理论是，n个元素，排列方式就在有 n! 种，每种情况下，比较多少轮，每次多少数据移动都不一样。有一点是确定的，上限是O(n2)，下限是o(n)。
这里，我们引入一个简化的比较方式。
有序度：满足 a[m] > a[n]，且 m > n 的一对数，
逆序度：满足 a[m] > a[n]，且 m < n 的一对数，
满序度：有序度的最大值（或逆序度的最大值）。潢序度 = 有序度 + 逆序度
对于冒泡排序，冒泡一次，有序度至少增加一，当达到满度时，排序就结束。在 n! 种排列中，有序度最小值是0，最大值是(n-1)*n/2，平均值就是(n-1)*n/4。有序度可以评价冒泡排序的比较操作，移动元素的操作肯定比比较的操作少，那冒泡排序的平均情况时间复杂度是 (n-1)*n/4 至 最坏情况时间复杂度之间的值，不考虑系数，低阶，得O(n2)。
冒泡排序的空间复杂度是O(1)，数据移动需要一个临时变量，属于常量级别。
冒泡排序是稳定性算法，从实现的代码，可以推知，当相同元素比对时，不会进行数据移动。
插入排序算法
基本逻辑是，把元素分为已排序的和未排序的。每次从未排序的元素取出第一个，与已排序的元素从尾到头逐一比较，找到插入点，将之后的元素都往后移一位，腾出位置给该元素。
//插入排序
public static int[] insertSort(int[] a){
int a_len = a.length;
if (a_len <= 1){
return a;
}
for (int i = 1; i < a_len; i++) {
int temp = a[i];
int j = i - 1;
for (; j >= 0; j--) {
if (a[j] > temp) {
a[j + 1] = a[j];
} else {
break;
}
}
a[j + 1] = temp;
}
return a;
}
插入排序，最好情况时间复杂度，如果已经是一个有序数组了，就不需要移动数据。只要查找到插入位置即可，每次只需要一次比较就可以找到插入位置，所以，这种情况下，最好情况时间复杂度为O(n)。
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数据，有大量移动数据的操作，所以，最坏情况时间复杂度是O(n2)。
数组中插入一个数据平均时间复杂度是O(n)，要进行n次操作，所以，平均情况时间复杂度是O(n2)。
空间复杂度是O(1)。也是一种稳定性算法。
选择排序算法
基本逻辑是：把所有数据分为已排序区间和未排序区间。每次从未排序区间中，选出最小值，之后将该值与未排序区间第一个元素互换位置，此时已排序区间元素个数多了一个，未排序区间内的元素少了一个。如此循环直到未排序区间没有元素为止。
//选择排序
public static int[] selectSort(int[] a){
int a_len = a.length;
if (a_len <= 1){
return a;
}
for (int i =1; i < a_len; i++) {
int j = i-1;
int min = a[j];
int index = j;
for (; j < a_len-1 ; j++) {
if (min > a[j+1]) {
min = a[j+1];
index = j+1;
}
}
if (index != i-1) {
int temp = a[i-1];
a[i-1] = a [index];
a [index] = temp;
}
}
return a;
}
选择排序算法，最好情况时间复杂度与最坏情况时间复杂度，都是O(n2)，空间复杂度是O(1)，它是不稳定的算法。相同元素，排序后，相对位置可能发生改变。
比较下三种算法的效率，我在测试类中，分别取800，8000，80000个元素进行排序，结果如下
@Test
publicvoid testParseResult() {
Randomrand = new Random();
intlength = 800;
int[]a = new int[length];
int[]b = new int[length];
int[]c = new int[length];
for(int i = 0; i < length; i++) {
a[i]= rand.nextInt(100);
b[i]= a[i];
c[i]= a[i];
}
longone = System.currentTimeMillis();
insertSort(a);
longtwo = System.currentTimeMillis();
bubbleSort(b);
longthree = System.currentTimeMillis();
selectionSort(c);
longfour = System.currentTimeMillis();
System.out.println("");
System.out.println("数组长度值为：" + length);
System.out.println("插入排序用时(单位毫秒)：" + (two- one));
System.out.println("冒泡排序用时(单位毫秒)：" +(three - two));
System.out.println("选择排序用时(单位毫秒)：" +(four - three));
}
数组长度值为：800
插入排序用时(单位毫秒)：3
冒泡排序用时(单位毫秒)：5
选择排序用时(单位毫秒)：2
数组长度值为：8000
插入排序用时(单位毫秒)：56
冒泡排序用时(单位毫秒)：148
选择排序用时(单位毫秒)：24
数组长度值为：80000
插入排序用时(单位毫秒)：2385
冒泡排序用时(单位毫秒)：11067
选择排序用时(单位毫秒)：1163
现在说说文章开头的问题，同为稳定性排序算法，时间复杂度也一样，插入排序的效率比冒泡排序要好，尤其是数据量大的时候，差距更明显。为什么？
冒泡排序移动数据的操作更多，只要是小于后一个元素，就移动一次。所以它的效率低。看测试结果，八万的时候，就是数量级的差距了。
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