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当有序区间有大量数据时，搜索数据的插入位置会非常耗时。

1、插入排序算法总是从有序区间搜索插入位置，以此为切入点。

2、可以使用二分搜索方法快速确认待插入的位置，所以有一个优化版本的插入排序算法，也叫二分查找插入算法。

实例

def insert_sort2(data_list):
    '''
    使用二分查找函数确定待插入元素在有序区间的插入位置
    '''
    count=0 #统计循环次数
    length = len(data_list)
    for i in range(1,length ): #默认第一个位置的元素是已排序区间，因此下标从 1 开始
        print(data_list)
        wait_insert_data = data_list[i] ##等待插入元素
        move_index = i
        insert_index,count1 = binary_search(data_list[0:i],wait_insert_data) #寻找插入位置
        count+=count1 #统计循环次数需要加上二分查找的循环次数
        while move_index > insert_index: #移动元素，直到待插入位置处
            count+=1
            data_list[move_index] = data_list[move_index - 1]
            move_index -= 1
        data_list[insert_index] = wait_insert_data #插入操作
        print(data_list)
    print(f"总循环次数为 {count}")
    return data_list
 
 
def binary_search(data_list,data):    
    """
    输入:有序列表，和待查找的数据data
    输出：data 应该在该有序列表的插入位置
    count 变量纯粹是为了统计循环次数而使用的，实际应用时可去除。
    """
    count = 0
    length = len(data_list)
    low = 0
    high = length-1
    ##如果给定元素大于等于最后一个元素，则插入最后元素位置的后面
    ##如果小于第一个元素，则插入位置0
    if data >= data_list [length -1]: return length,0
    elif data < data_list [0]: return 0,0
    insert_index = 0
    while low < high-1:
        count +=1
        mid = (low + high)//2 #python中的除法结果默认为浮点数取整数部分时使用 //
        if data_list[mid] > data:
            high = mid
            insert_index = high
        else:
            low = mid
            insert_index = low+1  #如果值相同或者值大于mid的值，那么插入位置位于其后面
    return insert_index,count

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