什么是算法？算法是某种集合，是简单指令的集合，是被指定的简单指令集合。确定该算法重要的指标：
第一是否能解决问题；
第二算法运行时间，即解决问题出结果需要多少时间；
很多时候，写一个工作程序并不够。因为遇到大数据下，运行时间就是一个重要的问题。
算法性能用大 O 标记法表示。大 O 标记法是标记相对增长率，精度是粗糙的。比如 2N 和 3N + 2 ，都是 O(N)。也就是常说的线性增长，还有常说的指数增长等
典型的增长率
典型的提供性能做法是分治法，即分支 divide and conquer 策略：
将问题分成两个大致相等的子问题，递归地对它们求解，这是分的部分；
排序问题，是古老，但一直流行的问题。从 ACM 接触到现在工作，每次涉及算法，或品读 JDK 源码中一些算法，经常会有排序的算法出现。
排序算法是为了将一组数组（或序列）重新排列，排列后数据符合从大到小（或从小到大）的次序。这样数据从无序到有序，会有什么好处？
应用层面：解决问题。
最简单的是可以找到最大值或者最小值
解决"一起性"问题，即相同标志元素连在一起
匹配在两个或者更多个文件中的项目
通过键码值查找信息
通过维基百科查阅资料得到：在主内存中完成的排序叫做，内部排序。那需要在磁盘等其他存储完成的排序，叫做外部排序 external sorting。
接口是一个抽象类型，是抽象方法（compareTo）的集合，用 interface 来声明。因此被排序的对象属于 Comparable 类型，即实现 Comparable 接口，然后调用对象实现的 compareTo 方法进行比较后排序。
在这些条件下的排序，叫作基于比较的排序（comparison-based sorting）
白话文：熊大（一）、熊二、熊三... 按照身高从低到高排队（排序）。这时候熊 N 加入队伍，它从队伍尾巴开始比较。如果它比前面的熊身高低，则与被比较的交换位置，依次从尾巴到头部进行比较 & 交换位置。最终换到了应该熊 N 所在的位置。这就是插入排序的原理。
插入排序（insertion sort）
最简单的排序之一。ps: 冒泡排序看看就好，不推荐学习
由 N - 1 次排序过程组成。
如果被排序的这样一个元素，就不需要排序。即 N =1 （1 - 1 = 0）
每一次排序保证，从第一个位置到当前位置的元素为已排序状态。
代码解析如下：
从数组的第二个元素，向前开始比较。比第一个元素小，则交换位置
如果第二个元素比较完毕，那就第三个，第四个... 以此类推
时间复杂度是 O(N^2)，最好情景的是排序已经排好的，那就是 O（N），因为满足不了循环的判断条件；最极端的是反序的数组，那就是 O(N^2)。所以该算法的时间复杂度为 O(N^2)
运行 main 方法，结果如下：
[2, 3, 1, 4, 3]
[1, 2, 3, 3, 4]再考虑考虑优化，会怎么优化呢？插入排序优化版 不是往前比较 。往前的一半比较，二分比较会更好。具体代码，可以自行试试
上面用自己实现的插入算法进行排序，其实 JDK 提供了 Array.sort 方法，方便排序。案例代码如下：
运行 main 方法，结果如下：
[2, 3, 1, 4, 3]
[1, 2, 3, 3, 4]那 Arrays.sort 是如何实现的呢？JDK 1.2 的时候有了 Arrays ，JDK 1.8 时优化了一版 sort 算法。大致如下：
如果元素数量小于 47，使用插入排序
如果元素数量小于 286，使用快速排序
源码中我们看到了 mergeSort 里面整合了插入排序算法，跟上面实现的异曲同工。这边就不一行一行解释了。
算法是解决问题的。所以不一定一个算法解决一个问题，可能多个算法一起解决一个问题。达到问题的最优解。插入排序，这样就这么简单
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