接上文 直接插入排序
直接插入排序每轮比较中，都需要把待处理的元素与前面每一位元素进行比较。那么有没有一种方法可以优化下，减少比较次数呢？答案当然是有的，下面介绍的二分插入就是直接插入排序的优化算法之一。
原理
直接插入排序是挨个的去比较，而二分插入排序则是利用二分搜索的原理，将待排序的元素与左侧已经排好序的队列的中间元素(n/2)进行比较。较小时则继续与中间元素左侧队列中间元素进行比较，较大则与中间元素右侧队列的中间元素进行比较，直至找到合适的位置，再讲这个位置后续的元素向后移动一位，带插入的元素放到这个合适的位置，从而完成一轮排序。
复杂度
平均时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度始终为1。最佳情况时，仅需进行n-1次比较，无需交换。
因为不会相同数值元素的先后顺序，所以它也是一种稳定排序。
代码实现
package mainimport ( "fmt" "math/rand" "time")func main() { var length = 10 var list []int // 以时间戳为种子生成随机数，保证每次运行数据不重复 r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())) for i := 0; i < length; i++ { list = append(list, int(r.Intn(1000))) } fmt.Println(list) for i := 1; i < length; i++ { // 利用二分查找，在待排元素左侧找到合适的插入位置 p := suitableIndex(list, 0, i-1, i) // 如果最合适的位置不是待排元素当前位置，那就一次把合适位置后的元素都向后移动一位 if p != i { temp := list[i] for j := i; j > p; j-- { list[j], list[j-1] = list[j-1], list[j] } list[p] = temp } fmt.Println(list) }}func suitableIndex(list []int, start int, end int, current int) int { // 比到最后美的比的时候就去对比下当前位置与待排元素的大小，并返回较大值的位置 if start >= end { if list[start] < list[current] { return current } else { return start } } center := (end-start)/2 + start // 如果中间的元素比较大，就继续向左侧寻找。反之则向右 if list[center] > list[current] { return suitableIndex(list, start, center, current) } else { return suitableIndex(list, center+1, end, current) }}