📚 今日算法学习精选
1. 算法复杂度分析（Time & Space Complexity）
算法学习的第一天，我们从最基础却最关键的复杂度分析开始。很多初学者跳过这一章直接刷题，结果做十道错八道——因为他们根本不知道自己写的算法是快是慢。
复杂度就是算法的”性能说明书”。时间复杂度（Time Complexity）告诉你程序跑多快，空间复杂度（Space Complexity）告诉你程序吃多少内存。大O表示法（Big O Notation）是行业标准——$O(1)$、$O(\log n)$、$O(n)$、$O(n \log n)$、$O(n^2)$、$O(2^n)$，从快到慢背下来，这是基本功。
学习建议： 不要死记公式，拿实际代码跑。写一个简单的冒泡排序，用不同的 $n$ 值测时间，自己画图感受增长率（Growth Rate）的差异。纸上谈兵不如动手实验。
2. 推荐资源
- 《算法导论》（Introduction to Algorithms, CLRS） — 算法领域的”圣经”，但第一遍不建议全读，挑章节看即可
- VisuAlgo（https://visualgo.net）— 可视化数据结构与算法操作，强烈推荐！
- LeetCode Explore — 按难度梯度设计，适合新手入门
3. 小贴士
刷题时拿到题目先分析复杂度，再动手写代码。这个习惯可以让你少走 80% 的弯路。算法不是天赋，是刻意练习（Deliberate Practice）。
坚持每天学习，算法能力见长。明天继续！