插入排序及時間復雜度的計算

插入排序算法：
def insertSort(listx):
    n=len(listx)
    for i in range(1,n):
        key=listx[i]
        j=i-1
        while j>0:
            if listx[j]>key:
                listx[j+1]=listx[j]
                listx[j]=key
                j-=1
            else:
                break
    print listx
時間復雜度：
O(1)<....
然后我們計算上一期冒泡排序的時間復雜度：
1：n-1
2：n-2
3：n-3
4：n-4
.
.
.n-1:1
(n-1+1)(n-1)/2=(n^2-n)/2=n^2/2-n/2
因為n/2相對於n^2在大數據排序分析上可以忽略不計，我們只考慮影響最大的因素，所以時間復雜度結果就為：O(n^2)
插入排序的時間復雜度：
最好情況(剛好是按照預期有序數據進行排序)：
所以結果就是：n-1
最壞情況：
1：n-1
2：n-2
3：n-3
4：n-4
.
.
.n-1:1
(n-1+1)(n-1)/2=(n^2-n)/2
所以平均復雜度為：
（(n^2-n)/2+n-1）/2=n^2/4-n/4+n/2-1/2=n^2/4+n/2-1/2
同理，插入排序結果影響時間復雜度最大的因子仍然是n^2，所以最終的時間復雜度仍然是:O(n^2)