一、前言
什麼是算法？算法是某種集合，是簡單指令的集合，是被指定的簡單指令集合。確定該算法重要的指標：
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第一是否能解決問題；
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第二算法運行時間，即解決問題出結果需要多少時間；
- 還有所需的空間資源，比如內存等。
很多時候，寫一個工作程序並不夠。因爲遇到大數據下，運行時間就是一個重要的問題。
算法性能用大 O 標記法表示。大 O 標記法是標記相對增長率，精度是粗糙的。比如 2N 和 3N + 2 ，都是 O(N)。也就是常說的線性增長，還有常說的指數增長等
典型的增長率
典型的提供性能做法是分治法，即分支 divide and conquer 策略：
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將問題分成兩個大致相等的子問題，遞歸地對它們求解，這是分的部分；
- 治階段將兩個子問題的解修補到一起，並可能再做些少量的附加工作，最後得到整個問題的解。
二、排序
排序問題，是古老，但一直流行的問題。從 ACM 接觸到現在工作，每次涉及算法，或品讀 JDK 源碼中一些算法，經常會有排序的算法出現。
排序算法是爲了將一組數組（或序列）重新排列，排列後數據符合從大到小（或從小到大）的次序。這樣數據從無序到有序，會有什麼好處？
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應用層面：解決問題。
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最簡單的是可以找到最大值或者最小值
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解決"一起性"問題，即相同標誌元素連在一起
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匹配在兩個或者更多個文件中的項目
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通過鍵碼值查找信息
- 系統層面：減少系統的熵值，增加系統的有序度 （Donald Knuth 的經典之作《計算機程序設計藝術》(The Art of Computer Programming)的第三卷）
通過維基百科查閱資料得到：在主內存中完成的排序叫做，內部排序。那需要在磁盤等其他存儲完成的排序，叫做外部排序 external sorting。
接口是一個抽象類型，是抽象方法（compareTo）的集合，用 interface 來聲明。因此被排序的對象屬於 Comparable 類型，即實現 Comparable 接口，然後調用對象實現的 compareTo 方法進行比較後排序。
在這些條件下的排序，叫作基於比較的排序（comparison-based sorting）
三、插入排序
白話文：熊大（一）、熊二、熊三... 按照身高從低到高排隊（排序）。這時候熊 N 加入隊伍，它從隊伍尾巴開始比較。如果它比前面的熊身高低，則與被比較的交換位置，依次從尾巴到頭部進行比較 & 交換位置。最終換到了應該熊 N 所在的位置。這就是插入排序的原理。
插入排序（insertion sort）
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最簡單的排序之一。ps: 冒泡排序看看就好，不推薦學習
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由 N - 1 次排序過程組成。
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如果被排序的這樣一個元素，就不需要排序。即 N =1 （1 - 1 = 0）
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每一次排序保證，從第一個位置到當前位置的元素爲已排序狀態。
- 如圖：每個元素往前進行比較，並終止於自己所在的位置
代碼解析如下：
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從數組的第二個元素，向前開始比較。比第一個元素小，則交換位置
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如果第二個元素比較完畢，那就第三個，第四個... 以此類推
- 比較到最後一個元素時，完成排序
時間複雜度是 O(N^2)，最好情景的是排序已經排好的，那就是 O（N），因爲滿足不了循環的判斷條件；最極端的是反序的數組，那就是 O(N^2)。所以該算法的時間複雜度爲 O(N^2)
運行 main 方法，結果如下：
[2, 3, 1, 4, 3]
[1, 2, 3, 3, 4]再考慮考慮優化，會怎麼優化呢？插入排序優化版 不是往前比較 。往前的一半比較，二分比較會更好。具體代碼，可以自行試試
四、Array.sort 源碼中的插入排序
上面用自己實現的插入算法進行排序，其實 JDK 提供了 Array.sort 方法，方便排序。案例代碼如下：
運行 main 方法，結果如下：
[2, 3, 1, 4, 3]
[1, 2, 3, 3, 4]那 Arrays.sort 是如何實現的呢？JDK 1.2 的時候有了 Arrays ，JDK 1.8 時優化了一版 sort 算法。大致如下：
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如果元素數量小於 47，使用插入排序
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如果元素數量小於 286，使用快速排序
- Timsort 算法整合了歸併排序和插入排序
源碼中我們看到了 mergeSort 裏面整合了插入排序算法，跟上面實現的異曲同工。這邊就不一行一行解釋了。
五、小結
算法是解決問題的。所以不一定一個算法解決一個問題，可能多個算法一起解決一個問題。達到問題的最優解。插入排序，這樣就這麼簡單