直接插入排序的时间复杂度为 O(n^2) ，相较于复杂度为 O(nlogn) 的快速排序、归并排序、堆排序、希尔排序，插入排序可谓相形见绌。但是，插入排序真的一无是处吗? 答案是否定的，插入排序在实践中的使用频率是很高的，在一些场景下，甚至展现出完胜高级排序的效率。下面我们一起来看看。
由于插入排序的实现很简单，首先直接放出代码：
// insertSort
function insertSort(arr) {
let length = arr.length;
for(let i = 1; i < length; i++) {
let temp = arr[i];
for(let j = i; j > 0; j--) {
if(arr[j] >= arr[j-1]) {
break; // 当前考察的数大于前一个数，证明有序，退出循环
}
arr[j] = arr[j-1]; // 将前一个数复制到后一个数上
}
arr[j] = temp; // 找到考察的数应处于的位置
}
return arr;
}
// example
let arr = [2,5,10,7,10,32,90,9,11,1,0,10]
alert(insertSort(arr));
插入排序的思路跟整理扑克牌是一样的，即每次拿到一张牌，按大小顺序将其插入到合适的位置。那么插入排序实际上就是：每次将一个数插入到有序的数组中去(初始一个数字自然有序)。
下面以实例结合代码来分析一个插入排序的过程：
由于第一个数 6 是自然有序的，所以我们从第二个数 5 开始考察， 将 5 取出与它的前一个数 6 比较，5 < 6， 将 6 复制到 5 的位置，5 向前移动继续比较，此时 5 已经处于数组第一位，第一次排序结束，将 5 放入当前位置；
此时 [5, 6] 已经构成有序数组，考察 4，将 4 取出与它的前一个数 6 比较，4 < 6，将 6 复制到 4 的位置；4 向前移与 5 比较，4 < 5，将 5 复制到前一个 6 的位置，此时 4 处于数组第一位，第二趟排序结束。
后面的排序过程与前面分析的过程一致，总结一下就是：不断将大于当前考察对象的数后移一位，直到找到考察对象应该处于的位置。有一个需要注意的点是，考察对象不一定是要一直向前移动到数组第一个位置才结束一趟排序，如果中间找到了合适的位置，这趟排序是可以提前终止的。
举例：
这一点正是插入排序的精髓所在！如果对一个已经有序的数组使用插入排序，插入排序只会遍历数组一遍，时间复杂度退化为 O(n)；可以想象，如果对一个接近有序的数组使用插入排序，其效率是非常可观的，而很多时候我们处理的数据是接近有序的，只需调整一些无序项，所以插入排序是很有用的。
