目录：
一.包装类
二.时间复杂度
三.空间复杂度
一.包装类：
在Java中，由于基本类型不是继承自Object，为了在泛型代码中可以支持基本类型，Java 给每个基本类型都对应了一个包装类型。
1 基本数据类型和对应的包装类 ：
注：除了 Integer 和 Character， 其余基本类型的包装类都是首字母大写
2.装箱和拆箱：装箱和 拆 箱，有 自动拆（装）箱 和 手动拆（装）箱 ，也就是（隐式和显示），具体如下：
public class Test {public static void main(String[] args) {/*** 装箱*/int a = 2;a = Integer.valueOf(a);//手动 or 显示装箱Integer b = 1;//(自动)隐式装箱，实则调用了Integer.valueOf方法System.out.println(a);System.out.println(b);// Integer c = 10;/*** 拆箱*//*int a = c.intValue(); //手动拆箱System.out.println(a);int d = c;System.out.println(d);//自动拆箱*/}
}自动拆（装）箱可以用，反汇编查看（out目录指令：javap -c），其实也是调用了，手动拆（装）箱的方法。
补充：
算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率 。 时间效率被称为时间复杂度，而空间效率被称作
空间复杂度 。 时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间 ，
在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计
算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度
二.时间复杂度：
1.算法的时间复杂度是一个数学函数，，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度
2.大O的渐进表示法：我们表示时间复杂度哈空间复杂度，都是通过这个公式。（实际中我们计算时间复杂度时，我们其实并不一定要计算精确的执行次数）
（1）用常数1取代运行时间中的所有加法常数。
（2）在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。
（3）如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶
3.例子：这里第一个循环，执行了2n次，第二个循环，执行了10次，共2n+10，根据大O渐进法，时间复杂度为：O（n）。
void func2(int N) {
int count = 0;
for (int k = 0; k < 2 * N ; k++) {
count++;
}
int M = 10;
while ((M--) > 0) {
count++;
}
System.out.println(count);
}计算时间复杂度，要根据，具体算法代码来，考量。比如下面的二分查找：
这个是按照，一半一半来查找，设找了X次找到，一个数字。格式为：2^1/1 , 2^2/1........一直到
2^x/1 ==(1)找到的数字。X==log2,所以时间复杂度就是为，log2
int binarySearch(int[] array, int value) {
int begin = 0;
int end = array.length - 1;
while (begin <= end) {
int mid = begin + ((end-begin) / 2);
if (array[mid] < value)
begin = mid + 1;
else if (array[mid] > value)
end = mid - 1;
else
return mid;
}
return -1;
}三.空间复杂度：
1.空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度 。空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，因为这个也没太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。空间复杂度计算规则基本跟时间复杂度类似，也使用大O渐进表示法
下面这个冒泡排序（一般为O（1））， 使用了常数个额外空间（i,end），所以空间复杂度为 O(1)
void bubbleSort(int[] array) {
for (int end = array.length; end > 0; end--) {
boolean sorted = true;
for (int i = 1; i < end; i++) {
if (array[i - 1] > array[i]) {
Swap(array, i - 1, i);
sorted = false;
}
}
if (sorted == true) {
break;
}这里有一题典型的例子：求下面空间复杂度？
public static int[][] get2Array(int n){int[][] array = new int[n][];for(int i = 0; i < n; i++) {array[i] = new int[n-i];n--;}return array;
}这里应该是：刚开始有N个，空间，然后有每次开辟，比之前少的一块空间。
空间总的个数为：1+2+3+...+N-1 + N + N = (1+N)*N/2 + N = N^2/2 + 3N/2
这里空间复杂度就为O（N^2）
