1.sum求和
>>> x=2
>>> sum(x*y for y in range(1,101))
10100
>>> 5050*2
10100
>>> sum(i for i in range(1,101))
5050
>>> sum(3+i for i in range(1,101))
5350
>>> sum(3+i for i in range(1,101))+sum(4*i for i in range(1,101))
25550
>>> sum(3+i+4*i for i in range(1,101))
25550
對迴圈賽的理解，可以理解為開會的一群人中每個人都要和別人握手，或者完全圖中的邊的數量。
答案為n(n-1)/2，確實是：
其他思路：第一位騎士的對手數應該是n-1，第二位騎士的對手數就是n-2了。這樣一直推下去，一直到最後那位騎士（他只剩下0場比賽和0個騎士對手了）這樣，我們就可以得出它們的求和式：n-1+n-2+...+1+0=n(n-1)/2。若n=100，則需要
>>> sum(i for i in range(100))
4950
2.龜兔賽跑：
淘汰賽：考慮，在首輪比賽中，由於所有騎士都要參與配對，所以應該會有n/2場比賽。而進入第二輪比賽的人數只有原來的一半，因而這一輪的比賽場次應該為n/4。如此以此類推下去，一直到最後一輪比賽，比賽的總場次應該合計為n/2+n/4+n/8+...+1
由於每一場比賽都會有一名騎士被淘汰，所以最終除冠軍以外的所有人都會被淘汰（並且他們都是一次性淘汰），所以我們需要n-1場比賽來決定只留下哪乙個人。
比賽結構如下圖所示，這是一棵帶跟的樹結構，其每一片葉子是乙個騎士，內部各節點（包括根節點）代表一場比賽。一共n個葉子和n-1個內部結點。
該比賽輪次的上限應為h-1（或者該二叉樹的高度是h，所以2的h次方=n）
猜數遊戲：
>>> from random import randrange
>>> n=10**90
>>> p=randrange(10**90)
>>> p>> p>> n/4>> from math import log
>>> log(n,2)
298.9735285398626
我們可以持續成倍縮小其可選範圍，大致在300個問題之內就能找到答案。
（這是一種所謂超理想對數演算法的乙個典型示例）
這其實是二分法或二分搜尋法的乙個例項，也是最重要、最知名的一種對數演算法。
指數級演算法的例子：
小麥與棋盤的問題：在棋盤的第乙個方格放一顆小麥，第二個方格放兩顆，第三個方格放四顆，以此類推，最後會有多少小麥呢？
一共有64個方格。最後乙個方格中應該放2的63次方個。2的64次方–1 = 18,446,744,073,709,551,615。
從1到n的翻倍數與從n到1的減半數是相同的。
組合計數（初步）
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