anchor.diff:  * O(n^2^) 算法会消耗 100,000,000,000,000 次运算
   +
   latexmath:[\frac{(10^7)^{2} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1.00 * 10^{5} 秒 = 27.78 小时]
  +
  +**O(latexmath:[n^2]) 与 O(latexmath:[n*log_{2}n]) 相差了 latexmath:[\frac{1.00 * 10^{5}}{0.233} = 429184.5] 倍。**
   
   这里可以明白：
   
  
positive.code: +
  latexmath:[\frac{(2*10^3)^{2} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 4.00 * 10^{-3} 秒 = 4 毫秒]
  
  [NOTE]
  ====
  1 秒(s)  +
  = 1000 （10^3^） 毫秒(ms) +
  = 1000000 （10^6^） 微秒(μs) +
  = 1000000000 （10^9^） 纳秒(ns)
  
  对数计算公式::
  latexmath:[log_{b}{a} = \frac{lna}{lnb}] -- 一般科学计算器都提供 latexmath:[ln{N}] 的计算，可以通过这个公式来计算 latexmath:[log_{2}{N}]。
  ====
  
  在数据量非常小的情况下，最快 4 毫秒，最慢也只有 11 纳秒。人类几乎感知不出什么差别。但是，如果处理 1,000,000 条元素（这对数据库来说也不算大）。
  
  * O(1) 算法会消耗 1 次运算
  
negative.code: * 蓝：O(n)
  * 红：O(log(n)) 即使在十亿级数量时也很低
  * 粉：O(n^2^) 快速膨胀
  
  [NOTE]
  ====
  *一些必要的知识点*
  
  
  1 秒(s)  +
  = 1000 （10^3^） 毫秒(ms) +
  = 1000000 （10^6^） 微秒(μs) +
  = 1000000000 （10^9^） 纳秒(ns)
  
  对数计算公式::
  latexmath:[log_{b}{a} = \frac{lna}{lnb}] -- 一般科学计算器都提供 latexmath:[ln{N}] 的计算，可以通过这个公式来计算 latexmath:[log_{2}{N}]。
  ====
  
  数据量低时，O(1) 和 O(n^2^)的区别可以忽略不计。粗略计算，假设现在的计算机每秒可以处理 1* 10^9^ 条指令每秒。比如，你有个算法要处理2000条元素。
  
  