数据规模的概念

如果想要在1s内解决问题：

O(n^2)的算法可以处理大约10^4级别的数据O(n)的算法可以处理10^8级别的数据  10^8 = 1亿O(nlogn)的算法可以处理10^7级别的数据  log2^9 = 20.723

算法可能还有较大的系数，所以保险一点的话，可以将上述级别的数据量除以2，或者是10。

c++，累加1亿条数据，大约需要花费0.4s的时间。

python，累加1亿条数据，大约需要花费4s的时间

空间复杂度

多开一个辅助的数组：O(n)多开一个辅助的二维数组：O(n^2)多开常数空间：O(1)

递归调用是有空间代价的

累加，仅使用2个变量，空间复杂度为O(1)。

累加，使用递归的方式，栈中需要保存n个函数状态，空间复杂度为O(n)。

所以，需要注意下递归调用函数的空间复杂度。