Python 查找代码的最佳情况和最坏情况性能时间 def排序（seq）： 上一页=下一页[0] conf=True 对于序列中的itr： 如果itr0和seq[j]def排序（seq）时： 上一页=下一页[0] conf=True 对于序列中的itr： 如果itr0和

查找代码的最佳情况和最坏情况性能时间

def排序（seq）：
上一页=下一页[0]
conf=True
对于序列中的itr：
如果itr0和seq[j]
def排序（seq）时：
上一页=下一页[0]
conf=True
对于序列中的itr：
如果itr当j>0和seq[j]是时，您可以运行它并分析它！最好的情况是当它已经被排序时。最坏的情况是输入被反向排序。使用这两个输入来分析代码。（除非你在寻找Big-O复杂性，在这种情况下，请仔细阅读所使用的算法。）
def sorting(seq):
    prev = seq[0]
    conf = True
    for itr in seq:
        if itr < prev:
            conf = False
            break
        prev = itr
    if conf: return seq
    for i in range(len(seq)):
        j = i
        while j>0 and seq[j]<seq[j-1]:
            seq[j],seq[j-1]=seq[j-1],seq[j]
            j = j-1
    return seq

def sorting(seq):
    prev = seq[0]
    conf = True
    for itr in seq:
        if itr < prev:
            conf = False
            break
        prev = itr
    if conf: return seq
    for i in range(len(seq)):
        j = i
        while j>0 and seq[j]<seq[j-1]:
            seq[j],seq[j-1]=seq[j-1],seq[j]
            j = j-1
    return seq