算法思想：每一趟將一個待排序的記錄，按照其關鍵字的大小插入到有序隊列的合適位置裏，知道全部插入完成。

設計步驟：

　　假設有一組無序序列 R0, R1, ... , RN-1。

　　(1) 我們先將這個序列中下標為 0 的元素視為元素個數為 1 的有序序列。

　　(2) 然後，我們要依次把 R1, R2, ... , RN-1 插入到這個有序序列中。所以，我們需要一個外部循環，從下標 1 掃描到 N-1 。

　　(3) 接下來描述插入過程。假設這是要將 Ri 插入到前面有序的序列中。由前面所述，我們可知，插入Ri時，前 i-1 個數肯定已經是有序了。

　　所以我們需要將Ri 和R0 ~ Ri-1 進行比較，確定要插入的合適位置。這就需要一個內部循環

代碼實現

def get_number(num):
    import random
    lst = []
    i = 0
    while i < num:
        lst.append(random.randint(0,100))
        i += 1
    return lst

def insertsort(lst):
    if lst:
        if len(lst) == 1:
            return lst
        else:
            
 
for i in range(1,len(lst)):
                tmp = lst[i]
                for j in range(i):
                    if lst[j] > lst[i]:
                        for k in range(i,j,-1):
                            lst[k] = lst[k-1]
                        lst[j] = tmp
            return lst
    return None
a 
 
= get_number(10)
print("排序之前:",a)
b = insertsort(a)
print("排序之後:",b)

#######輸出結果##########
排序之前: [53, 20, 64, 11, 72, 89, 34, 60, 36, 25]
排序之後: [11, 20, 25, 34, 36, 53, 60, 64, 72, 89]

性能分析

時間復雜度

　　當數據正序時，執行效率最好，每次插入都不用移動前面的元素，時間復雜度為O(N)。

　　當數據反序時，執行效率最差，每次插入都要前面的元素後移，時間復雜度為O(N2)。

　　所以，數據越接近正序，直接插入排序的算法性能越好。

空間復雜度：由直接插入排序算法可知，我們在排序過程中，需要一個臨時變量存儲要插入的值，所以空間復雜度為 1 。

算法穩定性：直接插入排序的過程中，不需要改變相等數值元素的位置，所以它是穩定的算法。

八大排序算法之插入排序