模塊一：方法論
01. 複雜度：如何衡量程序運行的效率？
複雜度細分爲時間複雜度和空間複雜度，其中，時間複雜度與代碼的結構設計高度相關；空間複雜度與代碼中數據結構的選擇高度相關。
02.數據結構：將昂貴的時間複雜度轉換爲廉價的空間複雜度
代碼效率優化的最終目標：採用儘可能低的時間複雜度和空間複雜度，去完成一段代碼的開發。
空間是廉價的，時間是昂貴的。
常用的降低時間複雜度的方法：遞歸、二分法、排序、動態規劃
降低空間複雜度的方法：更改數據結構，採用低複雜度的數據結構解決問題
降低複雜度的三個步驟：
第一步：暴力解法
第二步：無效操作處理：掌握遞歸，二分法，排序，動態規劃
第三步：時空轉換：需要對數據的操作進行細分，全面掌握常見的數據結構，再圍繞問題，有針對性的設計數據結構，採用合理的算法思維，不斷完成時空轉移，降低時間複雜度。
模塊二：數據結構基礎
03.增刪查：掌握數據處理的基本操作，以不變應萬變
要靈活使用數據結構，需要先弄清楚數據在代碼中被處理，加工的最小單位動作，也就是數據結構的基本操作，有了這些動作之後，你就可以基於此選擇更合適的數據結構了。
要設計合理的數據結構，從問題本身出發，思考順序：
首先，我們分析這段代碼到底對數據先後進行了哪些操作
然後，再根據分析出來的數據操作，找到合理的數據結構。
一些操作的理解：
- 找到要處理的數據（查找）
- 把結果存到一個新的內存空間中（增）
把結果存到一個已使用的內存空間中（先刪除內存空間中已有的數據，再新增新的數據）
我們發現，即便是很複雜的代碼，他對數據的處理也只有這3個基本操作：增，刪，查。
只要圍繞這3個數據處理的操作進行分析，就能得出解決問題的最優方案。