anchor.diff:  latexmath:[\frac{log_{2}10^{6} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1.99 * 10^{-8} 秒 = 19.9 纳秒]
   * O(n) 算法会消耗 1,000,000 次运算
   +
  -latexmath:[\frac{10^{6} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1 * 10^{-3} 秒 = 1.10 毫秒]
  +latexmath:[\frac{10^{6} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1 * 10^{-3} 秒 = 1 毫秒]
   * O(n*log(n)) 算法会消耗 14,000,000 次运算
   +
   latexmath:[\frac{10^6*log_{2}10^{6} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1.99*10^{-2} 秒 = 19.9 毫秒]
   * O(n^2^) 算法会消耗 1,000,000,000,000 次运算
   +
  -latexmath:[\frac{(10^6)^{2} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1.00 * 10^{3} 秒]
  +latexmath:[\frac{(10^6)^{2} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1.00 * 10^{3} 秒 = 1000 秒]
   
   这里可以明白：
   
  
positive.code: latexmath:[\frac{log_{2}(2*10^{3}) 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1.10 * 10^{-8} 秒 = 11 纳秒]
  * O(n) 算法会消耗 2000 次运算
  +
  latexmath:[\frac{2*10^{3} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 2 * 10^{-6} 秒]
  * O(n*log(n)) 算法会消耗 14,000 次运算
  +
  latexmath:[\frac{(2*10^3)*log_{2}(2*10^3) 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 2.19*10^{-5} 秒 = 21.9 微秒]
  
negative.code: = 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）。
  