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时间复杂度
O(logn) 对数阶例子
int count=1；
while(count<n){
count=count*2;
}
计算最坏情况下的时间复杂度，成为最坏时间复杂度，一般在没有特殊情况说明，都是指最坏时间复杂度。
树
树的存储结构
特殊的二叉树
斜树：只有左子树或只有右子树
满二叉树：所有分支节点都有左子树和右子树，并且所有叶子结点都在同一层上
完全二叉树：编号为i的节点与同样深度编号为i的满二叉树的节点在同一位置（满二叉树一定是完全二叉树，完全二叉树不一定是满二叉树），完全二叉树深度:|log₂n|+1（利用结点数和层数的关系推导）
二叉搜索树（BST）：每个节点的值大于其任意左侧子节点的值，小于其任意右节点的值。
二叉树的遍历
深度优先遍历
沿着树的深度遍历结点，尽可能深的搜索树的分支。如果当前的节点所在的边都被搜索过，就回溯到当前节点所在的那条边的起始节点。一直重复直到进行到发现源节点所有可达的节点为止。
广度优先遍历
从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点（从上到下，从左到右），直到所有节点都被遍历完为止。
二叉树的中序遍历和后序遍历满足栈的压入（中序）弹出（后序）关系；
单链表和双链表（LinkedList）的区别
单链表是在元素的节点结构中只能包含一个后继结点指针。
双链表则是包含前驱和后继两个指针的。
单向链表适用于节点的增加删除，双向链表适用于需要双向查找节点值的情况。
单向链表的优缺点：
1、优点：存储空间小，增加删除节点简单。
2、缺点：只能从头到尾遍历。只能找到后继节点，无法找到前驱节点。
双向链表的优缺点：
1、优点：可以双向遍历，既能找到后继节点，也能找到前驱节点。从任一节点都可以访问到其他所有节点。
2、缺点：存储空间大，增加删除节点较复杂。
链表（LinkedList）跟数组（ArrayList）的区别
数组静态分配内存，链表动态分配内存；
数组在内存中连续，链表不连续；
数组利用下标定位，时间复杂度为O(1)，链表定位元素时间复杂度O(n)；
数组插入或删除元素的时间复杂度O(n)，链表的时间复杂度O(1)。
数组的优点:
随机访问性强（通过下标进行快速定位）
查找速度快
数组的缺点:
插入和删除效率低（插入和删除需要移动数据）
内存空间要求高，必须有足够的连续内存空间。
数组大小固定，不能动态拓展
链表的优点:
插入删除速度快（因为有next指针指向其下一个节点，通过改变指针的指向可以方便的增加删除元素）
内存利用率高，不会浪费内存（可以使用内存中细小的不连续空间（大于node节点的大小），并且在需要空间的时候才创建空间）
大小没有固定，拓展很灵活。
链表的缺点:
不能随机查找，必须从第一个开始遍历，查找效率低
ArrayList底层，LinkedList底层，依次删除List中的所有元素应该怎么删除？
ArrayList底层是数组，LinkedList底层是双链表；
使用for循环或者iterator遍历
List<Integer> li = new LinkedList<Integer>() ;
for(int i=0;i<50;i++){
li.add(i) ;
}
System.out.println(li);
Iterator<Integer> it=li.iterator();
while(it.hasNext()){
it.next();
it.remove();
}
ArrayList扩容如何实现
ArrayList是采取延迟分配对象数组大小空间的，当第一次添加元素时才会分配10个对象空间，当添加第11个元素的时候，会扩容1.5倍，当添加到16个元素的时候扩容为15*1.5=22，以此类推。
ArrayList每次扩容都是通过Arrays.copyof(elementData,newCapacity)来实现的（elementData数组元素,newCapacity新数组的大小）
怎样判断链表有无环，怎样不借助额外空间，找到链表中间节点
设置两个指针，一个慢指针（low=low.next）,一个快指针（fast=fast.next.next）
在不使用额外节点存储空间的情况下，实现单链表逆序
使用循环
Node pre=new Node();
Node next;
while (head!=null){
next=head.next;
head.next=pre;
pre=head;
head=next;
}
while (pre!=null){
System.out.println(pre.var+",");
pre=pre.next;
}
递归（链表的最后一个节点最为翻转链表的头结点）
public static Node digui(Node head){
if (head==null||head.next==null){
return head;
}
Node newHead=digui(head.next);
head.next.next=head;
head.next=null;
return newHead;
}