演算法時間複雜度分析，複雜度越低，大資料量，高併發環境下，收益很高
1 + 2 + 3+ … + n
求和公式: y = n*(n+1)/2
fibonacci 時間複雜度計算
f(n) = f(n-1) + f(n-2)
時間複雜度：o(2^n) 並不是特別有效的演算法
查用查詢演算法的時間複雜度是多少：
二分查詢 – log（n）
二叉樹遍歷 o(n)
二維度矩陣 o(n)
快排 --n*log(n)
訓練演算法和資料結構的**：
三分學習，7分練
堅持、刻意練習，不要只做自己會做的題，而要做常考的演算法，自己不會的題，如動態規劃等
訓練的時候，不爽，不舒適，正常的，跳出自己的舒適區，說明你在成長
訓練演算法的**：leetcode
1、資料的範圍，比較陰險的地方。
2、所有的演算法解法，都找到，找到時間和空間複雜度最優的
1、o(n^2) 解法，直接兩層for迴圈求解
2、定義乙個map儲存上乙個值，key：儲存陣列之前位置對應的數值，value儲存數值對應的位置
由於hashmap key查詢時間複雜度為o(1)，利用這一特性，在通過target - 陣列當前遍歷的值 ，去hashmap中查詢，如果查詢到的話，即返回。
class
solution
else
}return position;
}}
最好通過看solution 進行學習對比，對比自己的**，找到優勢和不足
堅持！！！
演算法練習 第一天
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