de casteljau演算法能簡單快速地求出某個t值的曲線值，複雜度是o(n^2)的乘法與加法。
這裡平方級的計算感覺比較慢，如果應用秦九韶演算法來求該多項式值的話，複雜度降低到了o(n)。 (難度是因為數值穩定性的原因?)
而如果是繪製一條曲線的話，如果要用m個等間距的點來逼近這條曲線的話，複雜度是o(m*n^2)，有乘法。
感覺不應該用這個方法，太慢了。
比如用高階差分的方法，同樣用m個等間距的點來逼近曲線的值，複雜度只要o(m*n)，而且只有加減法。(差了乙個n，實際n取比較小，不過再小也是肉，n=3時，耗時減小3倍)
例子 求x^2的等間距值方法如下：
這裡第n行就是n階向前差分的值。
具體做法就是，首先先要有n+1個初始值，然後，求出n個一階差分，n-1個二階差分。最後一行為1個n階差分值，然後最後一行向後擴充套件m個值（常數），然後在反向向上求值。
似乎de casteljau演算法優點只在求不等間距的點時候或者具體某個t值的時候才體現出來。
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