Algorithm 插入排序中比较和交换之间的差异

下面给出了应用于数组a（基于零的索引）的插入排序算法的伪代码。 def比较（a、b）： 如果a>b，则返回1 否则返回-1

    for i : 1 to length(A)
    j = i - 1
    while j > 0
           if compare(A[j-1], A[j]) > 0
                swap(A[j], A[j-1])
                j = j - 1
           else break

给定一个整数数组A，当应用于A时，通过上述算法查找比较函数调用数和交换函数调用数之间的差异

让我们以A={1,2,4,3}为例。如果我们对一个函数应用上面的插入排序，我们将按以下顺序调用比较和交换函数的序列

compare (A[0], A[1])
compare (A[1], A[2])
compare (A[2], A[3])
swap       (A[2], A[3])
compare (A[1], A[2])

这里比较函数调用4次，交换函数调用1次。答案是4-1=3

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我需要在不运行实际插入排序算法的情况下以最佳方式找到差异，该算法需要O（n^2）。

在

循环时将一个计数器置于
循环中，在
if
条件下将另一个计数器置于
循环中。
这两个的减法将给出答案。
对于每个
i
从
2
到
length（A）
的
比较
调用的数量将比
交换
调用的数量多一个，除了当前元素在
1
到
i
（在这种情况下，当
j
变为
0
时，我们退出循环）。答案将是
length（A）-1-最小出现次数

minElement = A[1] // one-based array
result = length(A) - 1
for i = 2 to length(A)
    if A[i] < minElement 
        minElement = A[i]
        result = result - 1

minElement=A[1]//基于一个的数组
结果=长度（A）-1
对于i=2到长度（A）
如果A[i]
问题的最后一行是关于这一点，为了更具体，引用是
我需要在不运行实际插入排序算法的情况下，以最佳方式找到差异，该算法需要O（n^2）.
@DAle我现在读了，但我个人认为，如果我们将复杂性降低到这一点以下，它将不会保持插入排序。它可以称为其他排序技术then@Sandeep，但他不需要同时对元素进行排序all@IvayloStrandjev在这种情况下，我们可以从最后插入的元素进行插入比较，并从piv向前或向后移动ot取决于结果，数字是否大于或小于枢轴。“以最佳方式找到差异”？？？