算法思想
一个拥有若干个元素的序列，将其分为有序和无序的两部分（第一个元素视为有序），每次从无序部分中抽出一个元素，将其按指定关键字插入到有序部分中。
源码
C/C++
void InsertionSort (std::vector<int> &vec)
{if (vec.size() <= 1)return ;int i, j;for (i = 1; i < vec.size(); ++i) {for (j = i; j > 0 && vec[j] < vec[j-1]; --j) {std::swap(vec[j], vec[j-1]);}}
}改进
相较于交换元素来说，直接把已排序子序列中插入点后的元素都向后移动要更快一些，毕竟移动元素只涉及到赋值，开销比交换要小。
void InsertionSort (std::vector<int> &vec) {if (vec.size() <= 1)return ;int i, j;for (i = 1; i < vec.size(); ++i) {if (vec[i] < vec[i-1]) {int tmp = vec[i];for (j = i-1; j >= 0 && vec[j] > tmp; --j) {vec[j+1] = vec[j];}a[j+1] = tmp;}}
}
Python
def InsertionSort(sequence):i = 1while i < len(sequence):temp = sequence[i]j = i - 1if temp < sequence[j]:sequence[j+1] = tempj -= 1else:breaksequence[j+1] = tempi += 1
时间复杂度
最好情况下，初始序列已经按关键字有序，则只需遍历序列一次并比较大小即可，这种情况下时间复杂度为O(n)（正因为插入排序在序列有序情况下是线性复杂度，所以在一些复合排序算法中对较少元素且大部分有序的序列采用的是插入排序而不是选择排序）；最坏情况是初始序列按照指定关键字逆序排列，则需要顺序遍历一次序列元素的同时还要进行n-1次逆序遍历有序部分，这种情况下的时间复杂度为O(n?)，故插入排序的平均时间复杂度为O(n?)。
稳定性
插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上，一次插入一个元素。当然，刚开始这个有序的小序列只有1个元素，就是第一个元素。比较是从有序序列的末尾开始，也就是想要插入的元素和已经有序的部分末尾元素开始比起，若符合条件则插入，否则按关键字排序一直往前找直到找到它该插入的位置。如果碰见一个和插入元素相等的，那么把插入元素放在相等元素的后面。所以，相等元素的前后顺序没有改变，从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序，所以插入排序是稳定的。