在日常开发中，我们经常遇到需要对少量数据进行排序的场景。比如一个后台管理系统里的用户评分列表，或者某个配置项的优先级排序。数据量不大，可能就几十条，但排序得快、还得稳。
为什么不用快排？
很多人第一反应是快排，毕竟名字听着就快。但小规模数据上，快排的递归开销反而拖慢速度。而且实现稍有不慎，还容易栈溢出。对于这种“轻量级”任务，更适合用更简单的算法。
插入排序：小数据的隐形冠军
插入排序在数据量小于50时表现非常亮眼。它的逻辑简单：像整理扑克牌一样，每次拿一张，插到前面已排好序的位置。代码写起来短，调试也方便。
void insertionSort(int arr[], int n) {
for (int i = 1; i < n; i++) {
int key = arr[i];
int j = i - 1;
while (j >= 0 && arr[j] > key) {
arr[j + 1] = arr[j];
j--;
}
arr[j + 1] = key;
}
}这个算法在近乎有序的数据上尤其快，比如你只是新增了几条记录，重新排一下，几乎一遍扫完就搞定了。
希尔排序：插入排序的升级版
如果数据稍微乱一点，可以试试希尔排序。它本质上是带间隔的插入排序，先排远的，再排近的，逐步逼近有序。对于100以内的数据，性能比纯插入更稳定。
实际场景中的取舍
比如你在做路由配置的优先级匹配，每条规则有个权重值，请求来了要按权重从高到低试。数据不会多，但每次都要排。这时候用插入排序，代码清晰，执行效率也不差。
再比如前端展示一个小型排行榜，后端传来的数据偶尔乱序，前端 JavaScript 直接用 sort() 当然可以，但如果想控制行为，比如稳定排序或自定义比较逻辑，手写一个简单的插入排序反而更可控。
别忽略语言自带的优化
现代语言的标准库其实都做了混合处理。比如 Python 的 sort() 用的是 Timsort，在小数组上会退化成插入排序。JavaScript 引擎对小数组也有特殊路径。所以如果你只是调 API，基本不用操心。
但一旦你要自己实现排序逻辑——比如在嵌入式系统、配置解析器或路由匹配引擎里——了解这些底层细节就很有必要。选对算法，省下的不只是时间，还有维护成本。