额外空间复杂度 O（N）、O（1）
递归：
函数就是系统在帮你压栈（变量，执行位置，指针等），保存现场，还原现场
遇到一个子问题，压一次栈
任何递归行为，都可以改成非递归
分析复杂度：
父问题样本量，子问题样本量，子问题发生次数，除去子过程调用外，剩余过程的时间复杂度
子问题划分规模需要是一样的，才可以用master公式！
特例，后面不是整数次幂，需要用数学方法？
归并排序：
左侧先排好，右侧再排好，整体再排好（外排序，辅助数组）
T（n)=2T（n/2）+O(N)
总样本量为奇数时怎么办？不考虑常数，只考虑规模，等规模子问题即可
外排序
归并排序：O（N*logN）：分治思想，额外空间复杂度O（N）
小和问题、逆序列和问题：
最笨的方法一般都是遍历的方法
左大右小：
小和问题，反过来想，当前数的右侧有哪些数比这个数大
利用merge，help一直是一样的，动态申请的，额外的空间复杂度
技术问题，缺乏练习
溢出与不溢出，位运算的常数时间比算术运算好
归并排序为什么快？利用了之前的比较！减少重复比较！
思想！！！