一、基本思想
通過構建有序序列，對於未排序數據，在已排序序列中從后向前掃描，找到相應的位置並插入。
插入排序非常類似於整撲克牌。
在開始摸牌時，左手是空的，牌面朝下放在桌上。接着，一次從桌上摸起一張牌，並將它插入到左手一把牌中的正確位置上。為了找到這張牌的正確位置，要將它與手中已有的牌從右到左地進行比較。無論什么時候，左手中的牌都是排好序的。
如果輸入數組已經是排好序的話，插入排序出現最佳情況，其運行時間是輸入規模的一個線性函數。如果輸入數組是逆序排列的，將出現最壞情況。平均情況與最壞情況一樣，其時間代價是Θ(n2)。
也許你沒有意識到，但其實你的思考過程是這樣的：現在抓到一張7，把它和手里的牌從右到左依次比較，7比10小，應該再往左插，7比5大，好，就插這里。為什么比較了10和5就可以確定7的位置？為什么不用再比較左邊的4和2呢？因為這里有一個重要的前提：手里的牌已經是排好序的。現在我插了7之后，手里的牌仍然是排好序的，下次再抓到的牌還可以用這個方法插入。編程對一個數組進行插入排序也是同樣道理，但和插入撲克牌有一點不同，不可能在兩個相鄰的存儲單元之間再插入一個單元，因此要將插入點之后的數據依次往后移動一個單元。
二、算法描述
假定n是數組的長度，
首先假設第一個元素被放置在正確的位置上，這樣僅需從1-n-1范圍內對剩余元素進行排序。對於每次遍歷，從0-i-1范圍內的元素已經被排好序，
每次遍歷的任務是：通過掃描前面已排序的子列表，將位置i處的元素定位到從0到i的子列表之內的正確的位置上。
將arr[i]復制為一個名為target的臨時元素。
向下掃描列表，比較這個目標值target與arr[i-1]、arr[i-2]的大小，依次類推。
這個比較過程在小於或等於目標值的第一個元素(arr[j])處停止，或者在列表開始處停止（j=0）。
在arr[i]小於前面任何已排序元素時，后一個條件（j=0）為真，
因此，這個元素會占用新排序子列表的第一個位置。
在掃描期間，大於目標值target的每個元素都會向右滑動一個位置（arr[j]=arr[j-1]）。
一旦確定了正確位置j，
目標值target（即原始的arr[i]）就會被復制到這個位置。
與選擇排序不同的是，插入排序將數據向右滑動，並且不會執行交換。
三、示例代碼
public static void InsertSort(int[] arr)
{
int i, j;
int n = arr.Length;
int target;
//假定第一個元素被放到了正確的位置上
//這樣，僅需遍歷1 - n-1
for (i = 1; i < n; i++)
{
j = i;
target = arr[i];
while (j > 0 && target < arr[j - 1])
{
arr[j] = arr[j - 1];
j--;
}
arr[j] = target;
}
}
四、效率分析
穩定
空間復雜度O(1)
時間復雜度O(n2)
最差情況：反序，需要移動n*(n-1)/2個元素
最好情況：正序，不需要移動元素
數組在已排序或者是“近似排序”時，插入排序效率的最好情況運行時間為O(n)；
插入排序最壞情況運行時間和平均情況運行時間都為O(n2)。
通常，插入排序呈現出二次排序算法中的最佳性能。
對於具有較少元素（如n<=15）的列表來說，二次算法十分有效。
在列表已被排序時，插入排序是線性算法O(n)。
在列表“近似排序”時，插入排序仍然是線性算法。
在列表的許多元素已位於正確的位置上時，就會出現“近似排序”的條件。
通過使用O(nlog2n)效率的算法（如快速排序）對數組進行部分排序，
然后再進行選擇排序，某些高級的排序算法就是這樣實現的。