1、插入排序的核心算法
将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数。
即：序列的第一个元素，肯定是有序的，把第二个元素和第一个元素相比，插入到合适的位置，这样前两个元素就有序了，接着，把第三个元素插入到前面包含两个元素的有序列表中，以此类推，直至插完第n个数据。
2、Python代码
两种实现：
def insertSort(listx):
for i in xrange(1,len(listx)):
for j in xrange(i-1,-1,-1):
if listx[j+1]<listx[j]:
listx[j],listx[j+1]=listx[j+1],listx[j]
else:
break
return listx
def insertSort(listx):
xLen = len(listx)
for i in xrange(1,xLen):
j = i -1
while j >= 0:
if listx[j] > listx[j+1]:
listx[j+1],listx[j] = listx[j],listx[j+1]
j -= 1
else:
break
return listx
3、时间复杂度：O(n^2)
时间复杂度的计算：(平均情况=（最好情况+最差情况）/2)
在计算时间复杂度时，我们一般使用的大O表示法，其时间复杂度，从小到大的排序是：
O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n^2)<...<O(2^n)<O(n!)
在最好的情况下，即序列已经是排好序的情况下，每次比较一次就退出while循环，则总比较次数是n-1次，时间复杂度是O(n)
在最坏的情况下，即每次while循环都要比较到第一个元素，则：
第一次循环，比较了1次；
第二次循环，比较了2次；
...
第n-1次循环，比较了n-1次；
总的比较次数是1+2+3+...+(n-1) = n(n-1)/2。
我们上面所求得的n(n-1)/2，其时间复杂度，最大的影响因子是n^2/2，故其时间复杂度是O(n^2)。