# Python 中的数据结构
# from 英雄从哪里出来
- 元组：小括号，不可增删改
- 列表：中括号，可以增删改查
- 字典：花括号，可以增删改查，键值对一一对应
# 时间复杂度空间复杂度
看整个代码运行了多少次，如果是常数次，比如 1，2，100 次，则时间复杂度为 O（1）
如果运行了 n 次，n 一般为输入的，那么时间复杂度为 O（n）
如果有两个循环，运行了 n 的平方次，那么时间复杂度为 O（n^2）
如果遍历的范围一次比一次小，二分法查找，那么时间复杂度为 O（log2n）这里是以 2 为底 n 的对数
时间复杂度陷阱 ：
比较时间复杂度的前提是数据量足够庞大，有时候在较小的数据量下，时间复杂度高的方法反而运行的更快，这个要根据实际应用中的需要来判断，比如一个程序，跑 0.01 秒和 0.001 秒基本上没什么区别，那就没必要弄复杂的低复杂度算法，因为我们既要兼顾时间复杂度，又要兼顾代码的可读性。
空间复杂度是说这个程序在运行的过程中占用的硬件设备的空间大小（很可能这个理解是错误的）
