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对数器

这是一种算法验证机制

选择一种需要验证的方法A，和另一种可能速度有点慢但是已经验证好的方法B

通过随机样本产生器从小到大产生随机样本，来进行实际测试

例如排序我们就可以拿系统的排序算法当成方法B和自己编写的排序算法方法A通过对数器方式进行验证，具体代码可以参考下面图片：

剖析递归行为与递归的时间复杂度计算

这里主要说一下什么是递归，以求数组最大值的算法来举例

同时学习如何基于master公式来进行符合该公司的递归算法时间复杂度计算

示例：求数组最大值

常规该问题可以通过遍历-比较-记录和更新最大值下标来通过O(N)时间解决。

但是这里我们希望采用递归方式，采用递归就要搞清楚最底层如何解决

这里我们通过递归获取leftMax和rightMax并比较大小的方式来获取最终的最大值，对于原数组，首先求出mid将数组一分为二，并计算left侧数组最大值和right侧数组最大值，求数组最大值的process可以无限递归下去：

public static int getMax(int[] arr){

    return process(arr, 0, arr.length-1);

}



public static int process(int[] arr,int L, int R){

    // 求arr L-R区间最大值

    if(L == R){

        return arr[L];

    }

    // 这种求中点算法是为了避免相加值溢出

    int mid = L + ((R-L) >> 1); 

    // 递归需要传入一个不变的原始数据 - arr

    int leftMax = process(arr, L, mid);

    int rightMax = process(arr, mid+1, R);

    return Math.max(leftMax,rightMax);

}