如何提高做事的效率，如果你在百度上搜这个问题，会有多种多样的答案。其中涉及到时间管理、注意力集中、根据事情的重要程度和紧急程度进行排序等。其实，在李笑来老师很早写过的一本书里面谈到过一个观点：时间不可能被我们控制，它就在那里，按着自己的节奏慢慢流逝。在有限的时间里面，我们唯一能做的就是筛选出最应该做的事情，尽可能精简我们要做的事情，即少做事情，在有限时间里做最重要的事情。

无独有偶，吴军老师在《谷歌方法论》中也从计算机编程的角度阐明了类似的观点，在最常用的“将一些数据按从小到大的顺序进行排序”的问题中，如何能够时间最少，消耗的系统资源最少。看似简单的问题，成为了计算机科学史上永不褪去的研究热点。怎样设计算法，在完成任务的同时，尽可能少做事情，做最关键的事情，成为了算法优化的核心。接下来，我将讲述这一段时间我学习排序算法的心得，以及领悟到的哲理。就像一句话里说的“先把书读薄，总结成一句话，再将书读厚，运用到实际中的每个角度”。

排序这件事情，如果让我们做，会怎么做呢？如果我是一个完全不懂计算机的中学生，我会采用如下最容易想到的办法。首先，从把N个数过一遍，从N个数中选出最小的数，比如说是第10个数，把它和第1位置上的数进行交换，保证了第1位置上的数是所有数当中最小的。然后呢，我会把第2到第N个数过一遍，然后从中选出最小的数，比如说是第4个，把它和第2个数交换，这样就保证了第2个位置上的数是所有数中第2小的，然后将此过程一直进行下去。通过N+N-1+N-2+...1次筛选，把数字排列好。那么，计算一下，总共做了约二分之N的平方次比较。当N很大的时候，复杂度和N的平方紧密相关，称之为O(N*N)。这种“很原始，很笨”的方法就是算法中最为基础的“选择排序法”。

那么，有没有稍微哪里可以改进一点的地方呢？仔细想一下，我们做选择排序法，不管原来的序列是很混乱，很无序，还是比较有序，我们都是“同等对待”，即不管三七二十一，把原来的序列“推到重来”，每次从原来的序列中选我需要的最小、次小、第三小的数字。那么，有没有好一点的办法呢，我们想一想我们玩扑克牌，打斗地主的时候，每次抽到一张新牌，如何插入到手里合适的位置（暂不考虑一些组合牌）？对，关键的就是“不推倒重来”，把新拿到手的牌插到它应该在的位置。

好了，想清楚了，我们把生活化的事情稍微做一点改进，就能成为算法。怎么做呢？首先看第2个数，把它看成是新起到的一张牌，把它的值先备份下来，将它和前面的第1个数去比，如果它比第1大，那么说明第2是它应该在的位置，反之，它就应该“插在”第1个数的前面，那么就把原先第2的位置覆盖成原先第1的数，把备份的值赋给第1位置。这样就保证了前两个数是已经排好的了。

然后呢，再考虑第三个数，先把值备份下来，设成T。如果它比第2大，那么位置正确，直接放回原位。如果不是，那么第2这个位置肯定错了，先把第2位置上值赋给第3位置，把第2位置空出来。然后再把这个值和第1位置上的数去比，如果发现，比现在第1位置上的数还小，那么不好意思，第1位置错了，先把空出来的第2位置上赋值第1位置上的数，然后把第一位置赋值成T。

依次类推，每往后排一个数，前面的序列就已经是排好的了，只需要一个个往前比较，寻找合适的插入点即可。关键是（和选择排序法相比省力的地方），如果运气好，往前比较，发现自己这个位置很合适，那么就不用再继续这个循环了。所以，只要序列不是太烂，就能很快排序完成。

在理论研究中，把这种排序方法称之为“插入排序算法”。在原始序列最恶劣的情况下，它的复杂度也是O(N*N)。但是，实际情况下，很少会出现最恶劣的序列，插入排序法相较于选择排序法的优势就体现出来。

当然，这两种排序算法在排序算法中都是非常初级的，后面我也会接着学习，然后尝试着用自己最通俗易懂的方式来进行分享。从这两种方法的比较上感触最深的有两点：

1、要学会利用现有资源，尽量不要全盘推倒重来。选择排序法的缺点是无论原始序列是大部分有序还是大部分无序，都采用了选择出当前序列中最小数字的思路，相当于是不利用条件，推倒重来。而插入排序的思路则是，先把最简单的前两个数排好，然后每次考虑后面一个数和前面序列的关系，比较到合适位置之后该次插入就停止了。所以，很好的保留了原始序列的特性，本质上是在原有序列的基础上进行“修补”。因此减少了很大的工作量（甚至于在序列足够优良时，它的效率超过很多高级排序方法）。所以，很多时候，利用好自己手头上有的牌，发挥现有优势最大化，是一种相当不错的策略。

2、提高效率，最重要的就是少做事情。时间和资源都是相对有限的，用在了这件事情上，就很难再用到另外一件事情上。因此，在考虑策略的时候，不必要的步骤一定是能省就省，能利用的现有条件，能用就用。思路变一变，或许又是一番新的天地！