关于离散数学python的问题

python的问题，请看要求，不仅需要把图画出来，还有complexity的数据，请帮我解决全部可以吗

大概这样吧，没有什么complexity的数据，只有一个规模，规模是100

import timeit
import matplotlib.pyplot as plt
time0=timeit.timeit('x',setup='x=100')
time1=timeit.timeit('x+y',setup='x,y=100,100')
time2=timeit.timeit('x*y',setup='x,y=100,100')
time3=timeit.timeit('x^2',setup='x=100')
time4=timeit.timeit('2^x',setup='x=100')
time5=timeit.timeit('math.log(x)',setup='import math;x=100')
time6=timeit.timeit('math.fabs(x)',setup='import math;x=100')
time7=timeit.timeit('math.factorial(x)',setup='import math;x=100')
code8="""for i in x:
    bisect.bisect(x,i)"""
time8=timeit.timeit(code8,setup='import bisect;x=range(100)')
set9="""def bubbleSort(arr,n):
    for i in range(n-1): 
        for j in range(n-1-i): 
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j + 1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr
x=list(range(100))[::-1]"""
time9=timeit.timeit('bubbleSort(x,100)',setup=set9)
plt.plot(range(10),[eval('time'+str(i)) for i in range(10)])
plt.show()

虽然你推荐分享 了我帮忙看看，解答问题，但这方面不擅长，这是离散数学之时间复杂性的模型，仅能在你实现代码的过程中，尽量提供一些参考
例如下面链接【常见算法的时间复杂度】：https://blog.csdn.net/qq_41955653/article/details/93370770?spm=1001.2101.3001.6650.9&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-9-93370770-blog-114193372.pc_relevant_aa&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-9-93370770-blog-114193372.pc_relevant_aa&utm_relevant_index=10

看不懂....

这个看看

跟楼上想法差不多，后面俩个结果很简单，画图用plot.show就行，复杂性的话数据太少谈不上

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