很多程式設計師都愛犯的乙個毛病，就是剛開始動手寫**就想找到最優解，對那些已經被人解決過的問題，還可以通過網路獲取最優化的解決方案，當進入乙個全新的領域，這種想畢其功於一役的想法會限制人的能力，推遲專案進度。
更一般的做法是：
1)先分析問題，找到乙個可行的方案
2)將方案落地
3)思考當問題規模增大乙個量級（10倍）時，這套方案能在可接受的時間內給出問題答案嗎
4）如果隨著問題規模不斷增長，方案不能在期望時間內給出問題答案，我們就要分析，那一塊兒出現了效能瓶頸，優化它
5) 就這樣不斷優化方案，直到處理能力達到數學規定的上界，就有了最優解
來看乙個twosum問題：
輸入乙個陣列，找出陣列中和為0的數字對之和。
先給出乙個簡單的方案：使用暴力列舉法，粗獷，但是能解決小規模問題
public class twosum
public static void main(string args) ;
system.out.println(twosum.twosum(arr));}}
public class binarysearch
int high = arr.length - 1;
int low = 0;
while(low <= high)
if(arr[mid] > key)
if(arr[mid] < key)
}return -1;
}public static void main(string args) ;
system.out.println(binarysearch.rank(5, arr));}}
public class twosumfast
}return cnt;
}public static void main(string args) ;
system.out.println(twosumfast.twosumfast(arr));}}
那麼還有比這種方案更快的演算法嗎？數學上可以證明，沒有，這是最優解了。
最後，要明白一點：乙個能不斷演化的演算法更有價值，乙個能不斷成長的人生更有意義！
需求分析的一般步驟
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