题目描述
把数组左边看作"已排序"。每次取右边第一个未排序的数，从右往左找到它该在的位置插入。
思路解析
为什么不像选择排序那样扫全局？因为左边已经有序了，新牌只要和左边从右往左挨个比，遇到第一个不比它大的就停——逆序时最慢要比到头（O(n²)），但近乎有序时几乎一比就停（O(n)）。
每插入完第 i 个数，前缀 0..i 一定有序。插入靠的是"把左边比它大的整体右移一格腾出空位"，而不是交换——右移比交换省一次赋值，还保持稳定。
5 是已排序起点：先把第一个数 5 看作已排序区（绿色）。从下标 1 的 2 开始往左插。
插 2 · 比 5 小 → 5 右移：取出 cur=2 暂存（下标 1 这格视作空位）。和左边 5 比：5 大于 2，把 5 右移一格盖到下标 1，继续往左。
插 2 · 左边到头 → 落位：j 已经越过最左端（j=-1），没有更多牌可比，把 cur=2 放进下标 0。前缀变成 [2,5] 有序。
插 4 · 比 5 小 → 5 右移：取出 cur=4。和左边 5 比：5 大于 4，5 右移到下标 2，j 退到下标 1。
插 4 · 遇到 2 不大 → 停：再和 2 比：2 不大于 4，循环停下——这就是关键负例分支，内层不再右移。把 cur=4 落到 2 右边那个空位。前缀 [2,4,5]。
插 1 · 比 5 小 → 5 右移：取出 cur=1。它比左边 5 小，5 右移到下标 3。
插 1 · 4 也大 → 再右移：继续往左：4 也大于 1，4 右移到下标 2。可见逆序时要连着右移好几格，这正是插入排序最坏 O(n²) 的来源。
插 1 · 2 也大 → 移到最前：2 也大于 1，再右移；j 越过最左端，cur=1 落到下标 0。前缀 [1,2,4,5]。
插 3 · 5、4 右移，遇 2 停：取出 cur=3：5 右移、4 右移，比到 2 时 2 不大于 3，停下，3 落进 2 和 4 之间。整个数组 [1,2,3,4,5] 有序。
插入排序"自适应"——越接近有序越快，这是它相比选择排序的独特优势（选择排序无论如何都跑满 n²/2）。很多库的排序在小区间正是用它收尾。
参考代码（Python）
1for i in range(1, len(nums)):
2 cur = nums[i] # 取出待插入的牌，腾出空位
3 j = i - 1 # 从前缀最右开始往左找
4 while j >= 0 and nums[j] > cur: # 比 cur 大的整体右移
5 nums[j + 1] = nums[j] # 右移一格（不是交换）
6 j -= 1
7 nums[j + 1] = cur # 遇到不比它大的，落位复杂度分析
- 时间复杂度：O(n²) —— 最坏（完全逆序）每个数都要移到头；近乎有序时退化到 O(n)
- 空间复杂度：O(1) —— 只在原数组上右移，不开额外数组
套路模板
记住骨架：取当前数、左边大的右移、腾出位置落下。希尔排序就是"分组的插入排序"，把速度提到亚平方级。
1for i in range(1, n):
2 cur, j = a[i], i - 1
3 while j >= 0 and a[j] > cur: # 大的右移腾位
4 a[j + 1] = a[j]; j -= 1
5 a[j + 1] = cur # 落位易错点
- 错误写法：while a[j] > cur:（漏了 j 越界判断） → 正确写法：while j >= 0 and a[j] > cur:（插到最前时 j 会一路减到 -1，先判 j >= 0 才不会数组越界；and 短路让越界判断在前）
- 错误写法：用边比边交换（三次赋值） → 正确写法：只右移、循环结束后落位一次（右移每步只一次赋值比交换省，且相等不动保证稳定）
以上文字与上方动画完全同一思路：先看动画建立直觉 → 读文字巩固 → 关掉页面自己默写一遍代码，能写出来才算真的掌握。