插入排序及时间复杂度的计算

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
时间复杂度：
O(1)<....
然后我们计算上一期冒泡排序的时间复杂度：
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
因为n/2相对于n^2在大数据排序分析上可以忽略不计，我们只考虑影响最大的因素，所以时间复杂度结果就为：O(n^2)
插入排序的时间复杂度：
最好情况(刚好是按照预期有序数据进行排序)：
所以结果就是：n-1
最坏情况：
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
所以平均复杂度为：
（(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，插入排序结果影响时间复杂度最大的因子仍然是n^2，所以最终的时间复杂度仍然是:O(n^2)