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类似打扑克牌，整理牌的时候，都是把乱的牌向已经码好的牌中插入——天然的插入排序。
1.直接插入排序
每次选择无序区间的第一个元素，插入到有序区间的合适位置，不断重复此流程，直到整个数组有序。整个区间被分为有序区间[0, i)和无序区间[i, n)。
/**
* 直接插入排序 稳定的
* 每次选择无序区间的第一个元素，插入到有序区间的合适位置
* @param arr
*/
public static void insertionSortBase(int[] arr) {
//有序区间[0,i) [0,1)
//默认第一个元素就是有序
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
//每次选择无序区间的第一个元素，插入到有序区间的合适位置
//无序区间[i, n)
for (int j = i; j > 0 && arr[j] < arr[j - 1]; j--) {
swap(arr, j, j-1);
//arr[j] > arr[j - 1]此时循环直接终止
//arr[j - 1]已经是有序区间元素，大于前面的所有值
}
}
}稳定性：稳定。
arr[j] > arr[j - 1]循环就终止了，因此相等元素排序前和排序后的次序不会发生变化。
性能：
时间复杂度：n * 1 + (n - 1) * 2 + (n - 2) * 3 + ... + 2 * (n - 1) + 1 * n => O(n ^ 2)
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插入排序和选择排序最大的不同在于：若arr[j] >= arr[j - 1]，循环可以直接终止，arr[j - 1]已经是有序区间元素。
插入排序在小数据规模上，在近乎有序的数组中，性能非常好。经常作为高级排序算法的优化手段。
2.折半插入排序
在有序区间选择数据应该插入的位置时，因为区间的有序性，可以利用折半查找（二分查找）的思想快速定位插入的位置。
/**
* 折半插入排序
* @param arr
*/
public static void insertionSortBS(int[] arr) {
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
//无序区间第一个值
int val = arr[i];
//有序区间[0,i)
int low = 0;
int high = i;
while(low < high) {
int mid = (low + high) >> 1;
//将相等的值放在左半区间，保证稳定性
if(val >= arr[mid]) {
low = mid + 1;
}else{
//右区间取不到，不用 -1
high = mid;
}
}
//数据搬移
for (int j = i; j > low; j--) {
arr[j] = arr[j - 1];
}
//low就是元素插入位置
arr[low] = val;
}
}
稳定性：稳定。
时间复杂度：n * logn + n * (1...n) => O(N ^ 2)
折半插入排序（一个个比较交换，O(logn)）比直接插入排序（找到插入位置后元素的搬移，O(n)）主要快在查找（有序区间查找）上。
搬移次数 == 交换次数（因为最终插入位置是一样的）。
3.在数组arr[l...r]上使用插入排序
/**
* 在数组arr[l...r]上使用插入排序
* @param arr
* @param l
* @param r
*/
private static void insertBase(int[] arr, int l, int r) {
//有序的区间[l...i]
//无序的区间[i...r]
for (int i = l + 1; i <= r; i++) {
for (int j = i; j > l && arr[j] < arr[j - 1]; j--) {
swap(arr, j, j - 1);
}
}
}