在各行各业疯狂涉足的当下，我们需要不断的打好基础，学习新的东西，才能保证自己的竞争力。数据结构和算法可以说是所有编程语言的基础。学好它不仅能让我们写出更健壮、高效、稳定的代码，还能在面试中表现得更好。数据结构和算法的学习并不枯燥，它有着独特的魅力。数据结构和算法的魅力在于：如何判断一个数是否是2的N次方，写的是一般逻辑，即除以2带循环，最后看余数是否为1。代码如下，我们计算时间复杂度为O(n)while(n>1){if(n%2==0){n=n/2;}else{System.out.println("不是2的N次方");休息;}}if(n==1){System.out.println("它是2的N次方");}但是知道了数据结构和算法，我们其实可以有更好的解法。我们来分析一下，2的N次方，也就是我们要判断的数n有什么特点呢？转为二进制，如下：然后比较n-1的二进制数据：发现n和n-1的二进制刚好互补，所以可以按位与“&”运算：10&01=00100&011=0001000&0111=0000...即：n&(n-1)==0的个数是2的N次方！这样一改，一个时间复杂度为O(n)代码的while循环奇迹般的优化成了一行事件复杂度为O(1)代码！这就是数据结构和算法的魅力！让你写出更高性能、更强大的代码相关概念算法的五大特点Finiteness：在有限的步数内正常结束，不能形成死循环Deterministic：算法中的每一步都必须具有一定的MeaningFeasibility：算法的每一步都必须是可行的。输入：有多个或零个输入。输出：至少一个或多个输出。设计原则Correctness：应该能够正确解决一个问题，得到正确的答案或预期结果Readability：其他人容易阅读和理解，它要解决的问题和它想要达到的目的Robustness：当输入数据不合法，算法应该做出适当的响应或相应处理，而不是莫名其妙的输出。并且处理错误的方式不应该是打断程序的执行，而是返回一个表示错误或者错误性质的值，这样可以在更高的抽象层次上进行处理。高效率低存储时间复杂度：运行一个程序所花费的时间，用O()表示，效率从高到低：O(1)>O(logn)>O(n)>nO(logn)>O(n^2)>O(n^x)空间复杂度：运行程序所需的内存，用OOM表示
