插入sorting与selectsorting
我想了解插入sorting和selectsorting之间的区别。
他们似乎有两个组件：一个未sorting的列表和一个sorting列表。 他们似乎都从未sorting的列表中取出一个元素，并将其放入适当位置的sorting列表中。 我看到一些网站/书籍说，selectsorting做到这一点，一次换一个插入sorting只是find正确的位置，并插入它。 但是，我看到其他文章说了一些话，说插入sorting也交换。 因此，我很困惑。 有没有任何规范的来源？
select分类：
给定一个列表，获取当前元素并将其与当前元素右侧的最小元素进行交换。 
插入类别：
给定一个列表，获取当前元素并将其插入列表的适当位置，每次插入时调整列表。 这类似于在卡片游戏中安排卡片。 
时间selectsorting的复杂度总是n(n - 1)/2 ，而插入sorting具有更好的时间复杂度，因为它的最坏情况复杂度是n(n - 1)/2 。 一般来说，它会比n(n - 1)/2更less或相等的比较。
资料来源： http : //cheetahonfire.blogspot.com/2009/05/selection-sort-vs-insertion-sort.html
插入sorting和selectsorting都有一个外部循环（在每个索引上）和一个内部循环（在一部分索引上）。 内循环的每一遍都会将sorting后的区域扩展一个元素，代价是未sorting的区域，直到耗尽未sorting的元素。
不同之处在于内部循环的作用：
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在selectsorting中，内部循环遍布未sorting的元素。 每一遍select一个元素，并将其移动到其最终位置（在sorting区域的当前末尾）。
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在插入sorting中，内部循环的每个遍都遍历sorting后的元素。 sorting后的元素将被移动，直到循环find插入下一个未sorting元素的正确位置。
因此，在selectsorting中，sorting的元素在输出顺序中find，一旦find，就保持放置状态。 相反，在插入sorting中， 未sorting的元素保持放置直到按input顺序消耗，而sorting的区域的元素不断移动。
就交换而言：selectsorting在内部循环的每个过程中都进行一次交换。 插入sorting通常会在内部循环之前将要插入的元素保存为temp ，为内部循环留出空间将已sorting的元素向上移一位，然后将temp复制到插入点。
这很可能是因为您正在比较链接列表的sorting和sorting数组的描述。 但我不能确定，因为你没有引用你的来源。
理解sortingalgorithm的最简单的方法往往是得到一个algorithm的详细描述（不是像“这种types使用交换，某处，我不是在说什么”）的模糊的东西，得到一些纸牌（5-10应该是足够的对于简单的sortingalgorithm），并手动运行algorithm。
selectsorting：扫描未sorting的数据，查找最小的剩余元素，然后将其交换到sorting后的数据之后的位置。 重复，直到完成。 如果对列表进行sorting，则不需要将最小元素交换位置，而是可以将列表节点从旧位置移除，并将其插入新位置。
插入sorting：紧接着sorting数据后面的元素，扫描sorting后的数据find放置的位置，并放在那里。 重复，直到完成。
插入sorting可以在其“扫描”阶段使用交换，但不必，也不是最有效的方法，除非您sorting的数据types的数组：（a）不能移动，只能复制或交换; 和（b）复制比交换更昂贵。 如果插入sorting不使用交换，它的工作方式是，你同时search的地方，把新元素在那里，通过反复交换新的元素与紧前面的元素，只要前面的元素大于它。 一旦你到达一个不大的元素，你已经find了正确的位置，然后转向下一个新的元素。
两种algorithm的逻辑非常相似。 它们在数组的开头都有一个部分sorting的子数组。 唯一的区别是他们如何search下一个要放入sorting数组的元素。
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插入sorting ： 将下一个元素插入到正确的位置;
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selectsorting ： select最小的元素并与当前项目交换;
此外， 插入sorting是稳定的，而不是selectsorting 。
我在Python中实现了两个，值得注意的是它们有多相似：
def insertion(data): data_size = len(data) current = 1 while current < data_size: for i in range(current): if data[current] < data[i]: temp = data[i] data[i] = data[current] data[current] = temp current += 1 return data
只需稍作更改，就可以制作“selectsorting”algorithm。
def selection(data): data_size = len(data) current = 0 while current < data_size: for i in range(current, data_size): if data[i] < data[current]: temp = data[i] data[i] = data[current] data[current] = temp current += 1 return data
简而言之，我认为selectsorting首先在数组中search最小值，然后执行交换，而插入sorting则采用一个值并将其与每个剩余的值（在其后面）进行比较。 如果价值较小，则交换。 然后，再次比较相同的值，如果它小于后面的值，则再次交换。 我希望这是有道理的！
我会再试一次：考虑几乎sorting数组的幸运情况会发生什么。
sorting时，数组可以被认为有两个部分：左侧 – sorting，右侧 – 未sorting。
插入sorting – 选取第一个未sorting的元素，并尝试在已sorting的部分中find它的位置。 由于您从右向左search，所以可能发生的情况是，您正在比较的第一个sorting元素（最左侧，最左侧的最右侧）小于拾取的元素，因此您可以立即继续下一个未sorting的元素。
selectsorting – 选取第一个未sorting的元素，尝试find整个未sorting部分的最小元素，并在需要时交换这两个元素。 问题是，由于右边部分是未分类的，所以每次都要考虑每一个元素，因为你不可能确定是否有或者没有比拾取的元素更小的元素。
顺便说一句，这正是堆sorting改进的selectsorting – 它能够更快地find最小的元素，因为堆 。
selectsorting：当你开始build立sorting的子列表时，algorithm确保sorting后的子列表总是完全sorting的，不仅仅是它自己的元素，而且也是完整的数组，也就是sorting和未sorting的子列表。 因此，从未sorting的子列表中find的新的最小元素只会被附加在sorting的子列表的末尾。
插入sorting：algorithm再次将数组分成两部分，但这里元素是从第二部分中挑选出来的，并插入到第一部分的正确位置。 这不能保证第一部分是按照完整的数组sorting的，尽pipe在最后的传递过程中，每个元素都处于正确的sorting位置。
两种algorithm一般都是这样工作的
步骤1：然后从未sorting列表中取下一个未sorting的元素
第2步：把它放在sorting列表中的正确位置。
其中一个步骤对于一个algorithm更容易，反之亦然。
插入sorting ：我们把未sorting列表的第一个元素放在sorting列表中的某个地方 。 我们知道下一个元素的位置（未sorting列表中的第一个位置），但是需要一些工作来find放置位置（ 某处 ）。 第一步很容易。
selectsorting ：我们把这个元素从未sorting的列表中取出，然后把它放在sorting列表的最后一个位置。 我们需要find下一个元素（它最有可能不在未sorting列表的第一个位置，而是在某处 ），然后将它放在sorting列表的末尾。 第2步很容易
基本上插入sorting通过比较两个元素一次工作，selectsorting从整个数组中select最小元素并对其进行sorting。
概念上，插入sorting通过比较两个元素来对子列表进行sorting，直到整个数组被sorting，而selectsortingselect最小元素并将其交换到第一位置第二最小元素到第二位置，依此类推。
插入sorting可以显示为：
for(i=1;i<n;i++) for(j=i;j>0;j--) if(arr[j]<arr[j-1]) temp=arr[j]; arr[j]=arr[j-1]; arr[j-1]=temp;
selectsorting可以显示为：
for(i=0;i<n;i++) min=i; for(j=i+1;j<n;j++) if(arr[j]<arr[min]) min=j; temp=arr[i]; arr[i]=arr[min]; arr[min]=temp;
简而言之，
selectsorting：从未sorting的数组中select第一个元素，并将其与其余未sorting的元素进行比较。 它与Bubblesorting类似，但不是交换每个较小的元素，而是更新最小的元素索引并在每个循环结束时将其交换 。
插入sorting：与selectsorting相反，它从未sorting的子数组中选取第一个元素，并将其与已sorting的子数组进行比较，并插入find的最小元素，并将所有sorting的元素从其右侧排列到第一个未sorting的元素。
通俗地说，（也许是最容易理解问题的最简单的方法）
泡沫sorting类似于排队，并尝试按高度sorting。 你继续与旁边的人切换，直到你在正确的地方。 这从左边（或右边，依赖于实现）一路发生，并且继续切换，直到每个人都被sorting。
然而，在selectsorting方面，你所做的和安排一张牌相似。 你看牌，拿最小的一张，一直放在左边，等等。
