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前言
本章将会继续在初入算法（1）——进入算法世界 的基础上继续通过趣学算法进行算法的学习。
一.爆炸增量函数
1.引入故事：《一棋盘的麦子》
解析：通过这个故事，算出64格可放的麦子，总和为S
S=1+2一次方＋2的二次方+2的三次方......+2的63次方①
对式①等号的两边乘以2，等式仍然成立
2S=2的一次方+2的二次方+2的三次方+....+2的64次方
用式②减去①得
S=2的64次方-1= 18 446 744 073 709 551615
重量=7729000（亿千克）
我们称这样的函数为爆炸增量函数。
2.算法中的时间复杂度
如果算法的时间复杂度是O(2n次方)
会怎样？随着n的增长，算法会不会“爆掉”？我们经常见到有些算法调试没问题，
运行一段时间也没问题，但在关键的时候宕机（shutdown）。
例如：在线考试系
统，50人考试没问题，100人考试也没问题，但如果全校10000人考试就可能宕机。
3.常见的时间复杂度类型
（1）常数阶
常数阶算法的运行次数是一个常数，如5、20、100。常数阶算法的时间复杂度通常用O（1)表示。
（2）多项式阶
很多算法的时间复杂度是多项式，通常用O（n)、O(n²)、O(n³）等表示。
（3）指数阶
指数阶算法的运行效率极差，程序员往往像躲“恶魔”一样避开这种算法。指数阶算法的时间复杂度通常用O（2ⁿ）、O（n!）、O（nⁿ）等表示。
（4）对数阶
对数阶算法的运行效率较高，通常用O（logn)、O（nlogn)等表示。
二.兔子数列
1.什么是兔子数列
例子：
假设第1个月有1对初生的兔子，第2个月进入成熟期，第3个月开始生育兔子，而1对成熟的兔子每月会生1对兔子，兔子永不死去…….那么，由1对初生的兔子开始，12个月后会有多少对兔子呢？
当月兔子数=上月兔子数+上上月兔子数
算法设计：递归算法
int Fib1(int n){
if(n==1||n==2)
return 1;
return Fib1(n-1)+Fib1(n-2);
}算法验证：
假设T(n)表示计算Fib1（n)所需的基本操作次数，那么：
n=1时，T(n)=1；
n=2时，T(n)=1；
n=3时，T（n）=3；//调用Fib1（2）和Fib1（1）并执行一次加法运算（Fib1（2）+Fib1（1））
因此，当n>2时需要分别调用Fib1（n-1）和Fib1（n-2）并执行一次加法运算，换
言之：
n>2时，T(n)=T(n-1)+T(n-2)+1；
递归表达式和时间复杂度T(n)的关系如下：
由此可得：
如何算出F(n)?
求出斐波那契数列的通项公式：
2.递推公式
斐波那契数列：1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，89...
3.尾数循环
斐波那契数列的个位数：一个60步的循环
11235,83145,94370,77415,61785,38190,
99875,27965,16730,33695,49325,72910…
进一步，斐波那契数列的最后两位数是一个300步的循环，最后三位数是一个1500步的循环，最后四位数是一个15000步的循环，最后五位数是一个150000步的循环。
本章就将学的这里，后续将会继续更新算法文章
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