经典算法的简单demo，python版本
目前包括：
(1)给定正整数 n，确定 n 是否是它的所有因子之和。比如 n=6 时，它的所有因子分别为 1,2,3，由于6=1+2+3，所以 6 满足条件.
要求：输入：正整数 n ；输出：若 n 是它的所有因子之和，输出 YES ，否则，输出 NO。请给出至少两种方法，并分析对比它们的时间复杂度
(2)编写程序计算斐波那契数列之和：1,2,2,3,5,8,13,21,34
要求：使用递归方法实现以上算法；对比递归算法的实现过程，从时间复杂度和空间复杂度上考虑
是否可以改进递归算法
给定 n 个元素，这些元素是无序的，分别使用合并排序和快速排序对 n 个元素进行排序。
要求:写出两种排序算法的完整程序， 测试两种算法的时间复杂度，对比它们的优劣
给定 n 个元素，这些元素是有序的（假定为升序），使用二分查找特定的元素。
要求:输入 n 个元素，输入某一个特定的值 m ，首先对 n 个元素进行排序（排序算法任选），输出 m 值的位置序号
给定 n 个矩阵{A 0 ,A 1 ,A 2 , …, A n-1 }，其中 Ai，i=0, …, n-1 的维数为p i *p i+1 ，并且A i 和A i+1 是可乘的。考察这n个矩阵的连乘积A 0 A 1 A 2 …A n-1 ，由于矩阵乘法满足结合律，所以计算矩阵的连乘可以有多种不同的计算次序。结合动态规划思想，编程确定 n 个矩阵的连乘次序，使得按照这个次数计算矩阵连乘，需要的“数乘”次数最少。
要求:输入 矩阵个数 n ，以及每一个矩阵的尺寸；输出 最佳矩阵连乘次序和数乘次数。
思路：备忘录m,s,分别用于记录相乘次数，标记相乘方式
有 n 个物品和购物车的容量，每个物品的重量为 w[i]，价值为v[i]，购物车的容量为 W，选若干个物品放入购物车，使它们的总价值最大。结合动态规划思想，编程实现以上 0/1 背包问题
要求:输入 物品的数量n，购物车能承受的重量y，每个物品的重量w，每个物品的价值v； 输出 购物车中所装物品。
思路：物品-容量-价值表，填充表格用到的递推方程：value[i][j]=max(value[i - 1][j],value[i - 1][j - w[i - 1]] + v[i - 1])
根据贪心算法的思想编程实现背包问题：实现假设山洞中有n种宝物，每种宝物有一定重量w和相应的价值v，毛驴运载能力有限，只能运走m重量的宝物，一种宝物只能拿一样且宝物可以分割，如何使毛驴运走的宝物价值最大化？
要求:输入 毛驴可承载的最大重量m，若干个宝物重量w和它们的价值v； 输出 输出能运走的最大价值。
思路：以单位价值作为依据
编程实现哈夫曼编码过程。
要求:输入 若干字符和对应的权重； 输出 对该字符序列的哈夫曼编码结果使用01序列编码 。
思路：构建树：构造node类，最后输入root；编码：根据树，逐个节点逐层回溯