什么是分治法？
分治法的基本思想是将一个难以直接解决的大问题，分解成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。
何时能，何时用分治法来解决这些问题比较好呢？
这些问题应当具备这几个特征：
（1）问题的规模缩小到一定程度就可以容易的解决了。
（2）问题可以分解为若干个规模较小的相同子问题。
（3）问题所分解成各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题。
（4）问题分解出的子问题的解可以合并为原问题的解。
上述的第一条特征是绝大多数问题可以满足的，因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增大而增加；第二条特征是引用分治法的前提，它也是大多数问题可以满足的，此特征反映了递归思想的应用；第三条特征涉及分治法的效率，涉及许多不必要的工作-重复求解公共的子问题，第四条特征是关键，能否利用分治法完全取决于问题是否具有第四条特征。
分治法的基本步骤：
divide-and-conquer(P)
{
if ( | P | <= n0) adhoc(P); //解决小规模的问题
divide P into smaller subinstances P1,P2,...,Pk；//分解问题
for (i=1,i<=k,i++)
yi=divide-and-conquer(Pi); //递归的解各子问题
return merge(y1,...,yk); //将各子问题的解合并为原问题的解
}
如果问题足够小能够直接解决，则解决，如果不能够在进行分治。
4.分治法与递归，分治法与循环
分治法是一种思想，递归和循环都只不过是一种手段，来帮助问题来进行分治。
示例如下：
（1）二分查找算法的非递归形式
int NBinarySearch(int n,int s[n],int x)
{
int low=0,high=n-1;
//通过循环手段来进行分治
while(low<=high)
{
int middle=(low+high)/2;
if(x==s[middle]) return middle;
else if(x>s[middle]) low=middle+1;
else high=middle-1;
}
}
(2)二分查找算法的递归形式
int BinarySearch(int s[n],int x,int low,int high)
{
if(low>high) return -1;
int middle=(low+high)/2;
if(x==s[middle]) return middle;
else if(x>middle)
return BinarySearch(s,x,middle,high)
else
return BinarySearch(s,x,low,middle-1);
}
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