某货运公司雇员负责将等待运输的木箱按时间顺序排好以待运输。在这种情况下比较的成本较低（只需查看木箱的时间标签），而换位的成本较高（需要对沉重的箱子进行空间上的移动），而仓库基本已满，空闲的区域只够存储一个木箱，考虑到这些因素，该公司雇员应使用何种算法对木箱进行排序？
问题标题: 使用何种算法对等待运输的木箱按时间顺序排列以减少成本？
根据问题的描述，我们可以将该问题抽象为一种排序问题，即将等待运输的木箱按照时间标签从小到大排序。
推荐的算法：插入排序
关键步骤： 1. 创建一个空的有序序列，初始时只有一个木箱，即第一个木箱。 2. 遍历剩下的木箱，依次将它们插入到有序序列中的正确位置。 - 每次插入一个木箱时，从有序序列的末尾开始向前比较，直到找到第一个时间标签小于等于当前木箱的位置。 - 插入木箱时，将该位置后面的所有木箱往后移动一个位置，为当前木箱让出位置。 - 将当前木箱插入到该位置。 3. 完成遍历后，所有的木箱就按照时间顺序排列完成。
代码示例：
def insertion_sort(boxes):
for i in range(1, len(boxes)):
curr_box = boxes[i]
j = i - 1
while j >= 0 and boxes[j]["time"] > curr_box["time"]:
boxes[j + 1] = boxes[j]
j -= 1
boxes[j + 1] = curr_box
return boxes
# 调用示例
boxes = [
{"time": 5, "weight": 10},
{"time": 2, "weight": 20},
{"time": 7, "weight": 15},
{"time": 3, "weight": 8},
]
sorted_boxes = insertion_sort(boxes)
print(sorted_boxes)
时间复杂度：插入排序的平均时间复杂度为O(n^2)，其中n为木箱的数量。 空间复杂度：插入排序的空间复杂度为O(1)。
值得注意的是，该算法仅针对时间标签进行排序，如果需要考虑其他因素（如重量）来进行综合排序，则需要调整算法。
选择排序