掌握算法模型1.数量级
好的程序员比差的程序员强多少呢？
2倍？3倍？
是100倍。
不是一个打十个，而是一个打一百个。
其实，人和人的差距都是可以用数量级来计量的。
什么是数量级？
简单地说，就是以10的幂次来衡量。
比如，10和100，就差了一个数量级；100和1000，也差了一个数量级。
在计算机的世界里，算法的复杂度是最重要的，好的算法和差的算法是数量级的差距。
举个例子，只有100个数据时，算法A用时0.01毫秒，算法B用时0.1毫秒。
在有100万个数据时，算法A用时8000毫秒，算法B用时5000毫秒。
请问，哪个是好算法？
你可能会说，数据量小的话A好，数据量大就B好。
但实际上，计算机考虑的，是数据量在无穷大时算法的表现。因为它本身就是为处理大量的数据而生的。
换句话说，如果两个算法之间没有数量级的差距，那它们的复杂度就是一样的。
这就是大O计数法。
对于个人来说，想要脱颖而出，你不是要比别人好一两倍，而是要好十倍。做到数量级的差距，可以说是另一种形式的降维打击。
掌握算法模型2.递归
递归和递推（不是地推）是一对好兄弟，想了解递归，不妨先来看看什么是递推。
递推，就是按照从前往后的顺序来梳理思路。比如我们熟知的数学归纳法，