1. 1->2->3->4->5->6->7, 一个长N的单向链表，如何实现取到倒数第K个元素
实现1、
就是通过两个指针p1,p2，首先让p1往前走k-1步，然后让p1,p2一起往前走，
当p1走到尾的时候，p2即为倒数第k个。总共走了n次。时间复杂度为O(n).
实现2、先遍历一遍链表，将存到数组，下标取 数组的N-K个元素，
时间复杂度时间复杂度和空间复杂度
顾名思义，时间复杂度，就是说算法在运行过程中所耗用的时间，而空间复杂度，
则是算法运行过程中所占用的空间（内存、硬盘等等）。
在算法中怎么去衡量【时间复杂度】、【空间复杂度】的复杂级别呢，这里有一个专业名词叫大O阶。
推导大O阶方法：
1、用常量1取代算法中的所有加减法操作。
2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。
3、如果最高阶项存在的不是1，则去除与这个项相乘的参数。
例子
int sum = 0, n = 100
sum = (1+ n)*n/2
printf("%d", sum)
根据推导大O阶方法：
1、上面运行的次数3，用常量1表示。
2、没有最高阶
例子：
int count = 1
while (count < n)
{
count = count * 2
}
每次乘以2后，距离n就近了一点，也就是 有多少个2相乘 大于n.则退出循环
x= long2 n 所以时间复杂度 O(log n)
在这段程序中，会运行n/2次。
根据推导大O阶方法：
1、上面运行的次数n/2，不是常量。
2、最高阶，X=log2n。
再如下面平方阶的例子
int j, j
for (i = 0
for (j = 0
}
}
两次n的循环
一共循环 n x n 次
根据推导大O阶方法：
1、上面运行的次数n x n，不是常量。
2、最高阶，X=n2。 n的平方
再看例子
根据推导大O阶方法：
这里要看我最后一个红框内容，他用到了推导方法中的第三点，如果最高阶项存在的不是1，则去除与这个项相乘的参数。
所以最终大O阶为：O(n2)
常见时间复杂度：
执行次数 阶 非正式术语
12 O(1) 常数阶
2n+3 O(n) 线性阶3n2 + 2n+1 O(n2) 平方阶
。。。logn对数阶 nlogn阶 n3 立方阶 2n 指数阶
