1、理解算法分析的重要性
2、能够使用 大O 符号描述算法执行时间
3、理解 Python 列表和字典的常见操作的 大O 执行时间
4、理解 Python 数据的实现是如何影响算法分析的
5、了解如何对简单的 Python 程序做基准测试（ benchmark ）

1、检查法O(n^2 )
2、排序比较O(n^2) 或 O(nlogn)
3、穷举法.对于乱序检测，我们可以生成 s1 的所有乱序字符串列表，然后查看是不是有 s2，随n的增加时间复杂度巨大
4、计数比较O(n)由于有26个可能的字符，我们就用一个长度为26的列表，每个可能的字符占一个位置。每次看到一个特定的字符，就增加该位置的计数器。最后如果两个列表的计数器一样，则字符串为乱序字符串