在jdk1.8源码中，Arrays.sort方法中运用了传统插入排序与成对插入排序，这里主要讲解这两种算法思想
源码引入
int[] b ={1,3};
Arrays.sort(a);
Arrays
public static void sort(int[] a) {
DualPivotQuicksort.sort(a, 0, a.length - 1, null, 0, 0);
}
DualPivotQuicksort
static void sort(int[] a, int left, int right,
int[] work, int workBase, int workLen) {
// 数组长度小于286，就用快速排序
if (right - left < QUICKSORT_THRESHOLD) {
//这里用到的就是快排
sort(a, left, right, true);
return;
}
//下边是判断数组结构，是使用快速排序还是归并排序，暂略-后期再说
}
传统插入排序
我们直接从这里进去看快排代码，整个代码比较长，我们今天先只看第一部分——插入排序
if (length < INSERTION_SORT_THRESHOLD) {
if (leftmost) {
// 传统的插入排序，从左到右排序
for (int i = left, j = i; i < right; j = ++i) {
//需要插入的数ai
int ai = a[i + 1];
//循环查找ai的位置
while (ai < a[j]) {
//如果ai小与a[j]，往后移动a[j]
a[j + 1] = a[j];
if (j-- == left) {
// 遍历到最左端结束
break;
}
}
// 得到ai的位置，插入
a[j + 1] = ai;
}
} else {
// 此处是成对插入排序，略
}
}
成对插入排序
如果数组长度小于47，就用插入排序，根据参数leftmost来选择使用传统的插入排序还是成对插入排序
具体执行过程：上面的do-while循环已经排好的最前面的数据
(1)将要插入的数据，第一个值赋值a1,第二个值赋值a2,
(2)然后判断a1与a2的大小，使a1要大于a2
(3)接下来，首先是插入大的数值a1，将a1与k之前的数字一一比较，直到数值小于a1为止，把a1插入到合适的位置，注意：这里的相隔距离为2，因为要预留出a2的位置
(4)接下来，插入小的数值a2,将a2与此时k之前的数字一一比较，直到数值小于a2为止，将a2插入到合适的位置，注意：这里的相隔距离为1
(5)最后把最后一个没有遍历到的数据插入到合适位置
else {
// 跳过最长的升序序列，这里的最长指从最左边开始的升序序列
do {
if (left >= right) {
return;
}
} while (a[++left] >= a[left - 1]);
// 开始遍历
for (int k = left; ++left <= right; k = ++left) {
int a1 = a[k], a2 = a[left];
// 保证a1大于a2
if (a1 < a2) {
a2 = a1; a1 = a[left];
}
// 找到a1的位置
while (a1 < a[--k]) {
a[k + 2] = a[k];
}
// 插入a1
a[++k + 1] = a1;
// 找到a2的位置
while (a2 < a[--k]) {
a[k + 1] = a[k];
}
// 插入a2
a[k + 1] = a2;
}
int last = a[right];
// 最后循环找到最后一个数
// 这里两两插入，如果是奇数，最后会剩一个，单独处理
while (last < a[--right]) {
a[right + 1] = a[right];
}
a[right + 1] = last;
}
return;
总结：
至此，我们学习完了传统插入排序和成对插入排序，可以看出成对插入排序的每次先插入较大的数，这样我们就可以确定另一个数肯定在插入位置的左侧，这种处理方式有点像TimSort排序中合并相邻部分的处理，先找到左边最大数在右边的位置，再找到右边最小数在左边的位置，然后只需合并这重合的部分就行了。因此它比传统的插入排序实现更快。
由于成对插入排序在循环寻找a1,a2位置的时候，没有对左边界做判断，因此这次要注意下标越界的问题。这次省去判断，对性能的提升也是有帮助的。