计算机内部全部采用二进制
不稳定的排序算法：堆排序、快速排序、希尔排序、直接选择排序.
稳定的排序算法:基数排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、归并排序.
p1是一个房间的门牌号，这个房间里面放了一个数字2，而p2也是一个房间的门牌号，这个房间里放的是p1这个门牌号，所以*p1返回2，**p2可以这么理解，第一步返回p2里面的东西——即p1，然后*p1还是返回2。
递归次数与分区顺序无关，递归深度，应该处理短的分区。
二叉排序树或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：
（1）若左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于或等于它的根结点的值；
（2）若右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值；
（3）左、右子树也分别为二叉排序树；
归并排序需要一个跟原始数组同样大小的空间做归并操作。归并排序和基数排序所需辅助空间最多，为O（n）。
同步传输是指发送方和接收方的时钟是统一的，字符与字符间的传输是同步无间隔的。而异步传输方式不要求发送方和接收方的时钟完全一样，字符与字符间的传输是异步的。这两种传输方式现在都广泛应用于现代通信中，对于它们的选取与设备速度没有关系。
byte：8位，最大存储数据量是255，存放的数据范围是-128~127之间。
short：16位，最大数据存储量是65536，数据范围是-32768~32767之间。
int：32位，最大数据存储容量是2的32次方减1，数据范围是负的2的31次方到正的2的31次方减1。
long：64位，最大数据存储容量是2的64次方减1，数据范围为负的2的63次方到正的2的63次方减1。
float：32位，数据范围在3.4e-45~1.4e38，直接赋值时必须在数字后加上f或F。
double：64位，数据范围在4.9e-324~1.8e308，赋值时可以加d或D也可以不加。
boolean：只有true和false两个取值。
char：16位，存储Unicode码，用单引号赋值。
注：一个字节=8位。
所以，整型数据类型中，需要内存空间最多的是long。
Object 是引用数据类型，只申明而不创建实例，只会在栈内存中开辟空间，默认为空，空占1 bit.
方法覆盖（区别于方法重载，在一个类中的是重载）
1.“两小” ：子类方法的返回值类型、抛出的异常 均应小于等于父类方法的
2.“两同”：子类方法的方法名、参数列表均应该与父类方法相同
3.“一大”：子类方法的访问权限应该大于等于父类方法的访问权限
归并排序的核心思想在于，通过每次排列有序序列更容易从而减少时间复杂度。因此，归并的算法是先分段再段内排序，排好后再归并然后继续排序直到断长等于本身长度，做最后一次排序。
接下来分析时间复杂度，假如有8个元素，那么第一次就会分为4段(8/2)，每段2个元素段内排序。然后两两归并，一共2段(8/4)，每段4个元素段内排序。最后两两归并，只有1段(8/4)，段内8个元素段内排序。因此，一共进行了(8/2)，(8/4)，(8/8)共3次分段。故 N 个元素要进行 log2N次分段。段内排序是怎样进行的呢，是重新开辟空间，将段内元素有序放到新的空间（具体细节可以去看实现理解），因此，段内排序的时间复杂度就是 O(N)。由于是在都是在有序的基础上合并再排序，最好最坏的复杂度都将是一样的。
综上，归并排序最好最坏以及平均时间复杂度就是 O(Nlog2N)
Hash表的查找效率取决于散列函数、处理冲突的方法和装填因子。显然，冲突的产生概率与装填因子（表中记录数与表长之比）的大小成正比，即装填得越满越容易发生冲突，Ⅰ错误。Ⅱ显然正确。采用合适的处理冲突的方式避免产生聚集现象，也将提高查找效率，例如用拉链法解决冲突时就不存在聚集现象，用线性探测法解决冲突时易引起聚集现象，Ⅲ正确。
x如此定义会在后面添加\0,所以x比y多一个结束符号
RAM芯片容量 = 2^地址总线数 * 数据总线数
选择排序是每轮选一个最小值出来， 所以32轮就有32个排好了
直接插入排序平均需要O(n^2)时间
同逻辑盘下，拖动鼠标不按键盘是移动，拖动鼠标同时按ctrl键是复制； 不同逻辑盘之间，拖动鼠标不按键盘是复制，拖动鼠标同时按shift键是移动；
简单的概率学
首先有6个位置
先排N ,U有6*5=30种
再排Y,Y只有4个坑了有4*3/2=6种
最后2个位置给O,O，所以总共30*6=180种
如果被调用函数的定义出现在主调函数之前，可以不必加以声明。因为编译系统已经事先知道了已定义的函数类型，会根据函数首部提供的信息对函数的调用作正确性检查。
桶排序是O(M+N)
归并排序是O(nlogn)