1.時間複雜度：
時間複雜度為乙個（預設最差情況下）演算法流程中， 常數運算元量的指標。 常用o（讀作big o） 來表示。 具體來說， 在常數運算元量的表示式中，
只要高階項， 不要低階項， 也不要高階項的係數， 剩下的部分 如果記為f(n)， 那麼時間複雜度為o(f(n))。
先看時間複雜度的指標， 然後再分析不同資料樣本下的實際執行時間
2.氣泡排序：時間複雜度 o（n^2）
2.1 每個數和它後面的乙個數進行比較，這個數比後面的數大則進行交換。
2.2 這樣最後乙個數會是最大的。
2.3 每次都這樣，但是最後乙個數不需要再進行比較了
2.4 **：
int a = new int;
int end = a.length-1;
for(int i=end;i>0;i--)
for(int j=0;ja[j+1])
3.1 遍歷一次陣列，將最小的索引儲存下來
3.2 讓第乙個數和這個索引數進行交換
3.3 每次少遍歷乙個數
3.4 **：o（n*n）
int a = new int;
for(int i=0;ia[j])
}int temp = a[minindex];
a[minindex] = a[i];
a[i] = temp;
}
4.1 第乙個數和第二個數比較，比第二個數大的話，進行交換
4.2 第二個數和第三個數進行比較，大的話進行交換，交換後再比較。
4.3 如果這個數已經比前乙個數大了，那就不需要再進行比較了，因為前面已經比較好了
4.3 **：
int a = new int;
for(int i=1;i=0&&a[j]>a[j+1];j--)
5.1 實現乙個絕對正確的方法
5.2 實現乙個隨機樣本數
5.3 實現乙個對比的方法
5.4 將想測的方法和絕對正確的方法的結果進行比較。
5.5 將錯的陣列，還有不同方法的結果列印出來進行對比
6. 遞迴的複雜度分析
t(n) = a*t(n/b) + o(n^d)
a表示子過程發生多少次
n/b 表示子過程的樣本量
o(n的d次方) 表示除了子過程剩下的內容
1) log(b,a) > d -> 複雜度為o(n^log(b,a)) 以b為底
2) log(b,a) = d -> 複雜度為o(n^d * logn)
3) log(b,a) < d -> 複雜度為o(n^d)
7. 歸併排序
7.1 先將陣列二分排序
7.2 現在我們有乙個陣列，但是前面和後面部分都已經排好序，設定兩個變數a，b，分別儲存陣列的索引
7.3 新建乙個陣列，將兩部分的元素進行比較，誰大，儲存到陣列中，並使a或者b，自加
7.4 當a或者b達到了各自的末尾時，將剩餘部分copy到陣列中
7.5 再講此陣列copy到原陣列。
public static void mergesort(int arr)
mergesort(arr, 0, arr.length - 1);
}public static void mergesort(int arr, int l, int r)
int mid = (l+r)/2;
mergesort(arr,l,mid);
mergesort(arr,mid+1,r);
merge(arr,l,mid,r);
}public static void merge(int arr, int l, int m, int r) {
int p1 = l;
int p2 = m + 1;
int help = new int[r-l+1];
int i = 0;
while (p1<=m&&p2<=r){
if(arr[p1]8. 小和問題：
在乙個陣列中， 每乙個數左邊比當前數小的數累加起來， 叫做這個陣列的小和。 求乙個陣列的小和
8.1 利用歸併排序。把資料一塊一塊處理。
8.2 有兩塊資料，前面的陣列起始下標為a，後面的陣列起始下標為b。
8.3 判斷大小，小的話，後面的數量乘以a下標的值，因為後面的每乙個數都比b大。
8.4 用歸併排序能夠降低時間複雜度。
9. 位運算
mid = （r+l）/2 r+l可能會導致溢位。
mid = l + (r-l)>>1 此式與上式效果一致，但能節省時間，並防止溢位。
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