第一章
1.二分法查找
引入的例子就是大學時候經常玩的助興遊戲，猜數字1到100，其中一個人先确定一個數字，然後其他人來猜，根據先前确定的數字告訴小夥伴是大于了，還是小于了，然後慢慢往結果靠近
其輸入是一個有序的元素清單（必須有序的原因稍後解釋）。如果要查找的元素包含在清單中，二分查找傳回其位置；否則傳回null。
一般而言，對于包含n個元素的清單，用二分查找最多需要log2n步，而簡單查找最多需要n步。
（講的非常詳細，易于了解）
2.運作時間
最多需要猜測的次數與清單長度相同，這被稱為線性時間（linear time）。
關鍵的一句話，運作時間的增速不同
使用大O表示法，這個運作時間為O(n)。機關秒呢？沒有——大O表示法指的并非以秒為機關的速度。大O表示法
讓你能夠比較操作數，它指出了算法運作時間的增速。
3.常用大O時間
O(logn)，也叫對數時間，這樣的算法包括二分查找。
O(n)，也叫線性時間，這樣的算法包括簡單查找。
O(n*log n)，這樣的算法包括第4章将介紹的快速排序——一種速度較快的排序算法。
O(n2)，這樣的算法包括第2章将介紹的選擇排序——一種速度較慢的排序算法。
O(n!)，這樣的算法包括接下來将介紹的旅行商問題的解決方案——一種非常慢的算法。
使用大O表示法給出下述各種情形的運作時間。
1.3 在電話簿中根據名字查找電話号碼。
1.4 在電話簿中根據電話号碼找人。（提示：你必須查找整個電話簿。）
1.5 閱讀電話簿中每個人的電話号碼。
1.6 閱讀電話簿中姓名以A打頭的人的電話号碼。這個問題比較棘手，它涉及第4章的概
念。答案可能讓你感到驚訝！
練習1.
使用大O表示法給出下述各種情形的運作時間。
1.3 在電話簿中根據名字查找電話号碼。
1.4 在電話簿中根據電話号碼找人。（提示：你必須查找整個電話簿。）
1.5 閱讀電話簿中每個人的電話号碼。
1.6 閱讀電話簿中姓名以A打頭的人的電話号碼。這個問題比較棘手，它涉及第4章的概
念。答案可能讓你感到驚訝！
解答：http://blog.csdn.net/weixin_38313518/article/details/78325412
旅行商問題：
一個旅行商要到不同的城市去，且要保證旅程最短，如果有5個城市，就有120種走法，6個城市就有720種算法
涉及n個城市時，需要執行n!（n的階乘）次操作才能計算出結果。是以運作時間為O(n!)，即階乘時間。除非涉及的城市數很少，否則需要執行非常多的操作。如果涉及的城市數超過100，根本就不能在合理的時間内計算出結果——等你計算出結果，太陽都沒了。
小結
二分查找的速度比簡單查找快得多。
O(logn)比O(n)快。需要搜尋的元素越多，前者比後者就快得越多。
算法運作時間并不以秒為機關。
算法運作時間是從其增速的角度度量的。
算法運作時間用大O表示法表示