第7章 分治算法
如何应用分治算法求解问题
如何应用分治算法求解问题分治算法，英文名为Divide and Conquer Algorithm，是一种高效的算法设计策略，在计算机科学中有着广泛的应用。
该算法将一个大问题分解成多个小问题，各自独立地解决，再将结果合并起来得到最终结果。
在本文中，我们将阐述如何应用分治算法求解问题，并通过几个实例来具体说明该算法的应用。
一、分治算法的原理分治算法的核心思想是将一个大问题分解成若干个小问题来解决，然后将这些小问题的解组合起来生成大问题的解。
其具体步骤如下：1. 分解：将原问题划分成若干个规模较小的子问题。
2. 解决：递归地解决每个子问题。
如果子问题足够小，则直接求解。
3. 合并：将所有子问题的解合并成原问题的解。
分治算法的主要优点在于它可以有效地缩小问题规模，从而缩短整个算法的执行时间。
另外，该算法天然适用于并行计算，因为每个子问题都是独立求解的。
二、分治算法的应用分治算法在各种领域都有广泛应用，包括数学、自然科学、计算机科学等。
以计算机科学领域为例，分治算法常常用于解决以下类型的问题：1. 排序问题2. 查找问题3. 字符串匹配问题4. 最大子序列和问题5. 矩阵乘法问题6. 图形问题下面我们将一一讲解这些问题的分治算法实现。
1. 排序问题排序问题是在一组数据中将其按指定规律进行排列的问题。
在计算机科学中，排序算法是十分重要的一类算法。
其中，分治算法由于其高效性和可并行性被广泛应用。
常用的分治排序算法包括归并排序和快速排序。
归并排序的基本思想是将待排序元素以中心点为界分成两个序列，对每个序列进行排序，然后将两个序列合并成一个有序序列；而快速排序则利用了分割的思想，通过每次选取一个元素作为“轴点”，将数组分成小于轴点和大于轴点的两部分，对这两部分分别进行快速排序。
2. 查找问题查找问题是在一组数据中寻找某个元素的问题。
分治算法在查找问题中的应用主要体现在二分查找中。
在二分查找中，我们首先将已排序的数组分成两半，在其中一半中查找目标值。
2023年高中信息技术教学课件 分治算法 PPT
• 结论：对两半段的数分别排序， (i 在左半段，j 在右 半段，排在不同位置不影响先后关系) ，C_ans 不变
• 例如：对于A=[3 2 5 1 4]，分成两段A1 = [3 2 5], A2 = [1 4]，对A1 和A2 进行排序，A’ = [2 3 5 1 4], C_ans 仍 然为4(3>1,2>1, 5>1, 5>4)
• 此时把原问题分解成4个结构与原问题一样的子问题， 棋盘的大小(边长)每次减半，最终会出现边长为1的 情况，直接求解即可。
经典问题1—棋盘覆盖
• 定义cover(x,y,len,x0,y0)表示求解左上角格子在(x,y)边长为len,其中(x0,y0)不能 覆盖的棋盘覆盖方案。
• 根据黑色格子的位置分为以下四种情况： • 情况1：黑点位于左上部分
• 考虑第一段中两个数A[i],A[j]，如果i<j，则A[i] 肯定 比A[j] 要早出现
• 策略：比较两个序列最小的数, 谁小谁在前; 重复比 较直到没有数为止。时间复杂度为O(n)。
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经典问题2—归并排序—代码
• void merge(l,m,r)// 合并操作
=4*(2*F(n’/8)+n’/4)+2*n’=8*F(n’/8)+3*n’ =……=2^k*F(1)+k*n’=2^k+k*2^k=n’+n’*lgn’ • 设n’<=n<2*n’，则有F(n’)<=F(n)<F(2*n’) • n’+n’lgn’<=F(n)<=2*n’+2*n’*lg(2*n’) • n’+n’lgn’<=F(n)<=2*n’+2*n’*lg2+2*n’*lgn’ • 所以F(n)=O(nlgn)。
分治算法求累加和的方法
分治算法求累加和的方法分治算法是一种将问题划分成若干个子问题来解决的算法。
在解决累加和的问题时，可以使用分治算法来提高效率。
累加和是指将一个序列中的所有元素相加的结果。
例如，对于序列[1, 2, 3, 4, 5]，累加和为1+2+3+4+5=15。
在计算累加和时，可以使用分治算法来将序列划分成更小的子序列，然后分别计算子序列的累加和，最后将子序列的累加和相加得到整个序列的累加和。
下面通过一个具体的例子来说明分治算法求累加和的方法。
假设有一个序列[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我们想要计算这个序列的累加和。
我们将序列划分成两个子序列[1, 2, 3, 4, 5]和[6, 7, 8, 9, 10]。
然后，我们分别计算这两个子序列的累加和。
对于子序列[1, 2, 3, 4, 5]，它的累加和为1+2+3+4+5=15。
对于子序列[6, 7, 8, 9, 10]，它的累加和为6+7+8+9+10=40。
接下来，我们将这两个子序列的累加和相加得到整个序列的累加和。
15 + 40 = 55因此，序列[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]的累加和为55。
通过上述例子，我们可以看出，分治算法的关键在于将问题划分成更小的子问题，并通过求解子问题来得到原始问题的解。
在计算累加和时，我们将序列划分成两个子序列，分别计算子序列的累加和，然后将子序列的累加和相加得到整个序列的累加和。
分治算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为序列的长度。
这是因为在每一次划分后，问题的规模减小了一半，所以总共需要logn次划分。
而在每一次划分后，需要对子序列进行累加和的计算，所以需要O(n)的时间复杂度。
因此，总的时间复杂度为O(nlogn)。
需要注意的是，在实际应用中，分治算法的效率可能会受到问题的性质和规模的影响。
在某些情况下，分治算法可能并不是最优解，可能存在其他更高效的算法。
分治算法课程思政
分治算法课程思政引言：分治算法是一种重要的算法思想，它能够将复杂的问题分解为更小的子问题，并通过合并子问题的解来得到原问题的解。
在计算机科学领域中，分治算法被广泛应用于各种问题的求解，包括排序、搜索、图论等。
然而，分治算法不仅仅是一种技术，它也具有一定的思想内涵，与我们的思政课程有着紧密的关联。
一、分治算法的基本原理分治算法的基本原理可以概括为以下三个步骤：1. 分解：将原问题分解成若干个规模较小、相互独立且与原问题性质相同的子问题；2. 解决：递归地求解各个子问题。
如果子问题的规模足够小，则直接求解；3. 合并：将子问题的解合并成原问题的解。
二、分治算法的优势与应用1. 提高问题求解效率：通过将问题分解为更小的子问题，并利用子问题的解来解决原问题，分治算法能够提高问题的求解效率。
2. 并行计算：分治算法的特点是子问题之间相互独立，这使得分治算法能够很好地适应并行计算的需求。
3. 应用广泛：分治算法在各个领域都有广泛的应用，比如在排序算法中，快速排序和归并排序就是典型的分治算法；在图论中，最短路径算法和最小生成树算法也是基于分治思想。
三、分治算法与思政课程的关联1. 科学思维：分治算法能够帮助我们培养科学思维，通过将问题分解为更小的子问题，有助于我们理清问题的本质，形成系统化的思考方式。
2. 人文关怀：分治算法的思想也体现了人文关怀的一面。
通过将问题分解为更小的子问题，可以更加细致地对问题进行分析与解决，从而为人们提供更好的服务和保障。
3. 创新意识：分治算法的应用需要我们不断地创新和思考，通过将问题分解为更小的子问题，我们能够发现问题的更多解决思路，培养创新意识和创新能力。
4. 解决社会问题：分治算法在解决实际社会问题上具有重要意义。
通过将复杂的社会问题分解为更小的子问题，我们能够更好地理解和解决这些问题，为社会的发展和进步做出贡献。
结语：分治算法作为一种重要的算法思想，不仅具有技术的价值，更有着深刻的思想内涵。
分治算法
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黑盒划分典型问题—合并排序
合并排序算法改进
从分治过程入手，容易消除mergeSort算法中的递归 调用
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题的解，自底向上逐步求出原来问题的解。
T(n)
=
n
递归的概念
由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式，这 就为使用递归技术提供了方便。在这种情况下，反复 应用分治手段，可以使子问题与原问题类型一致而其 规模却不断缩小，最终使子问题缩小到很容易直接求 出其解。这自然导致递归过程的产生。
直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。用函数 自身给出定义的函数称为递归函数。
黑盒划分典型问题—合并排序
【例5】合并排序
任务描述：任意给定一包含n个整数的集合，把n个整数按升序排列。 输入：每测试用例包括两行，第一行输入整数个数，第二行输入n个整 数，数与数之间用空格隔开。最后一行包含-1，表示输入结束。 输出：每组测试数据的结果输出占一行，输出按升序排列的n个整数。 样例输入：
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黑盒划分典型问题—合并排序
黑盒划分典型问题—合并排序
合并排序算法改进
从分治过程入手，容易消除mergeSort算法中的递归调用 自然合并排序
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黑盒划分典型问题—逆序对问题
分治算法主方法
分治算法主方法分治算法是一种算法设计策略，将问题分解成若干个规模较小且结构相似的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。
分治算法主方法是指应用分治策略解决问题的通用模板，下面将详细介绍分治算法主方法的原理和应用。
一、原理分治算法主方法包含三个步骤：分解、解决和合并。
1. 分解：将原问题分解成若干个规模较小且结构相似的子问题。
分解的策略可以根据具体问题的特点来确定，通常是将原问题划分成两个或多个规模相等或相近的子问题。
2. 解决：递归地解决子问题。
当子问题的规模足够小时，可以直接求解。
否则，继续将子问题分解成更小的子问题，直到可以直接求解为止。
3. 合并：将子问题的解合并成原问题的解。
子问题的解可以通过递归得到，合并的操作可以根据具体问题的要求进行，通常是将子问题的解组合起来得到原问题的解。
二、应用分治算法主方法可以应用于解决各种问题，下面列举几个常见的应用场景。
1. 排序问题：如归并排序、快速排序等。
这些排序算法通过将待排序序列分解成若干个规模较小的子序列，然后递归地排序这些子序列，并将排好序的子序列合并起来得到最终的有序序列。
2. 查找问题：如二分查找。
二分查找通过将待查找的有序序列分解成两个规模相等的子序列，然后递归地在其中一个子序列中查找目标元素。
如果找到了目标元素，则返回其索引；如果未找到，则继续在另一个子序列中查找。
3. 求解最大子数组问题：给定一个整数数组，求其连续子数组中和最大的值。
最大子数组问题可以通过分治算法主方法求解。
将原数组分解成两个规模相等的子数组，分别求解左子数组和右子数组的最大子数组和，然后将其合并起来得到原数组的最大子数组和。
4. 求解最近对问题：给定平面上的n个点，求其中距离最近的两个点。
最近对问题可以通过分治算法主方法求解。
将平面上的点按照横坐标进行排序，然后将点集分解成两个规模相等的子集，分别求解左子集和右子集的最近对，然后将其合并起来得到原点集的最近对。
《算法分治法》课件
分治算法的步骤
分治算法的步骤还包括对问题进行归纳和分类，确定 问题的规模和复杂度，选择合适的分治策略和算法实 现方式等。
单击此处添加正文，文字是您思想的提一一二三四五 六七八九一二三四五六七八九一二三四五六七八九文 ，单击此处添加正文，文字是您思想的提炼，为了最 终呈现发布的良好效果单击此4*25}
分治算法的核心思想是将一个复杂的问题分解为若干个规模较小、相互独立、与 原问题形式相同的子问题，递归地解这些子问题，然后再将子问题的解合并，以 求得原问题的解。
分治算法的原理
分治算法的原理是利用问题的相似性，将大问题分解为小问 题，将复杂问题转化为简单问题，从而降低问题的难度，提 高解决问题的效率。
探索分治算法与其他算法（如贪心算法、动态规划等）的结合
，实现更高效的算法设计。
分治算法的理论基础研究
02
深入探讨分治算法的理论基础，为算法设计和优化提供理论支
持。
分治算法在实际问题中的应用研究
03
针对实际问题，研究分治算法的应用场景和解决方案，推动算
法的实际应用。
THANKS
感谢观看
对于可以并行处理的子问题，可以使 用多线程或分布式计算等技术进行并 行处理，进一步提高算法效率。
动态规划
动态规划是一种常用的优化技术，通 过将子问题存储在表格中并逐步更新 ，可以避免重复计算，提高算法效率 。
分治算法在实际项目中的应用案例
归并排序
归并排序是一种典型的分治算法，通过递归地将数组分解为若干个子数组，然后合并子数 组得到有序数组。在实际应用中，归并排序广泛应用于各种排序场景。
分治法算法思想
分治算法思想分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。
求出子问题的解，就可得到原问题的解。
即一种分目标完成程序算法，简单问题可用二分法完成。
当我们求解某些问题时，由于这些问题要处理的数据相当多，或求解过程相当复杂，使得直接求解法在时间上相当长，或者根本无法直接求出。
对于这类问题，我们往往先把它分解成几个子问题，找到求出这几个子问题的解法后，再找到合适的方法，把它们组合成求整个问题的解法。
具体介绍：规模为n的原问题的解无法直接求出，进行问题规模缩减，划分子问题。
如果子问题的规模仍然不够小，再进行子问题划分，如此递归的进行下去，直到问题规模足够小，很容易求出其解为止，最后求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原问题的解。
适用条件有：原问题的规模缩小到一定的程度就可以很容易地解决。
原问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即原问题具有最优子结构性质。
利用原问题分解出的子问题的解可以合并为原问题的解。
原问题分解出的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（这条特征涉及到分治法的效率，如果各个子问题不独立，也就是子问题划分有重合部分，则分治法要重复的求解1公共子问题的解，此时虽然也可用分治法，但采用动态规划更好）。
特点介绍：原问题可以分解为多个子问题。
这些子问题与原问题相比，只是问题的规模有所降低，其结构和求解方法与原问题相同或相似。
原问题在分解过程中，递归地求解子问题。
由于递归都必须有一个终止条件，因此，当分解后的子问题规模足够小时，应能够直接求解。
在求解并得到各个子问题的解后。
应能够采用某种方式、方法合并或构造出原问题的解。
不难发现，在分治策略中，由于子问题与原问题在结构和解法上的相似性，用分治方法解决的问题，大都采用了递归的形式。
在各种排序方法中，如归并排序、堆排序、快速排序等，都存在有分治的思想。
分治算法探讨分治策略与应用场景
分治算法探讨分治策略与应用场景随着计算机科学的快速发展，算法成为了解决问题的重要工具。
其中，分治算法在很多场景下展现出强大的能力，被广泛应用于各个领域。
本文将探讨分治策略的原理和常见应用场景。
一、分治策略的基本原理分治策略是一种将大问题划分为细分的子问题，并通过解决子问题来解决原始问题的思想。
其基本思路可以概括为以下三个步骤：1. 分解：将原始问题划分为若干规模较小的子问题。
2. 解决：递归地解决各个子问题。
3. 合并：将各个子问题的解合并为原始问题的解。
通过将大问题递归地划分为越来越小的子问题，最终解决各个子问题，再将子问题的解合并为原始问题的解，分治策略能够高效地解决很多复杂的问题。
二、分治策略的应用场景1. 排序算法排序是计算机科学中一个重要的问题，各种排序算法都可以使用分治策略来实现。
例如，快速排序和归并排序就是使用分治策略的经典排序算法。
在快速排序中，通过选择一个基准元素将问题划分为两个子问题，然后递归地排序子问题。
最后，再将排序好的子数组合并为原始数组的有序序列。
在归并排序中，通过将问题划分为两个子问题，递归地排序子数组。
最后，再将排序好的子数组合并为原始数组的有序序列。
归并排序的特点是稳定性好，适用于大规模数据的排序。
2. 查找问题分治策略也可以应用于查找问题。
例如，在有序数组中查找某个元素可以使用二分查找算法，该算法也采用了分治思想。
二分查找算法通过将问题划分为两个子问题，然后根据子问题的规模逐步缩小查找范围，最终找到目标元素。
这种分治思想使得二分查找具有高效性。
3. 矩阵乘法矩阵乘法是一个常见的数学运算问题。
通过分治策略，可以将矩阵乘法划分为多个小问题，并递归地解决这些小问题。
然后，再将这些小问题的解进行合并，得到原始问题的解。
分治法用于矩阵乘法算法的优化，可以减少运算量，提高计算效率。
4. 搜索问题分治策略也可以应用于搜索问题。
例如，在搜索引擎中，分治策略可以用于并行搜索，从而加快搜索速度。
《算法设计与分析》第07章
南京邮电大学计算机学院 2008年3月
for (int r=2; r<=n;r++) for (int i=0;i<=n-r;i++) { int j=i+r-1; m[i][j]=m[i+1][j]+p[i]*p[i+1]*p[j+1]; s[i][j]=i; for (int k=i+1;k<j;k++) { int t=m[i][k] +m[k+1][j]+p[i]*p[k+1]*p[j+1]; if (t<m[i][j]) { m[i][j]=t;s[i][j]=k; } } } return m[0][n-1];
南京邮电大学计算机学院 2008年3月
for (int j=n-2;j>=0;j--){ float min=INFTY; for (ENode<T> *r=a[j];r;r=r->nextArc) { int v=r->adjVex; if (r->w+cost[v]<min) { min=r->w+cost[v];q=v; } } cost[j]=min;d[j]=q; } p[0]=0;p[k-1]=n-1; for(j=1;j<=k-2;j++) p[j]=d[p[j-1]]; delete []cost;delete []d; }
南京邮电大学计算机学院 2008年3月
7.3.3 矩阵连乘算法
【程序7－3】矩阵连乘算法 class MatrixChain { public: MatrixChain(int mSize,int *q); int MChain(); int LookupChain(); void Traceback(); ……
第7章-分治算法C版
int x; int left=1,right=n,mid; cin >> x;
while (left <= right) {
的函数值为0，则确定x/100为根
printf(“%.2f”,x/100)；
}
其中函数f(x)计算x3+b*x2+c*x+d：
double f(double x)
//计算x3+b*x2+c*x+d
{
f=x*x*x+b*x*x+c*x+d；
}
//f函数
2.分治法 枚举根的值域中的每一个整数x(-100≤x≤100)。由于根与根之差的绝
6 10 11 8 4 1 9 7
一趟快速排序后：
此时i>j,并且i左边的数字都小于等于key,j右边的数字都大于 等于key，进而接下来可以分别对左边段[0, j]和右边段[i,N-1]利 用同样的方法排序。
【程序实现】
void qsort(int le,int ri)
{
int i=le, j=ri, mid=a[(le+ri)/2];
5 1 3 样例输出： 4 1 3
分析： 我们用Left表示询问区间的左边界，用Right表示询问区间的右边界，
[Left,Right]组成询问区间。一开始Left=1，Right=n，我们可以把原始序列 的左边想象成若干个无穷小的数，把序列的右边想象成无穷大的数，这样比较 好理解。序列已经按照升序排好，保证了二分的有序性。
分治算法使用实例
分治算法使用实例分治算法是一种基本的算法思想，用于解决各种问题。
它将一个大问题分解成多个小问题，然后递归地解决这些小问题，并将结果进行合并，从而得到大问题的解决方案。
分治算法被广泛应用于各个领域，如排序、查找、计算、图像处理等。
下面以三个经典的分治算法为例，具体说明分治算法的使用场景和实现方法。
1.归并排序：归并排序是一种高效的排序算法，它使用了分治算法的思想。
该算法将待排序的数组不断地二分，直到问题被分解为最小规模的子问题。
然后，将这些子问题逐个解决，并将结果进行合并，即将两个有序的子数组合并为一个有序的数组。
最终，所有子问题都解决完毕后，得到的数组就是排序好的结果。
归并排序的实现过程如下：-分解：将待排序的数组分解为两个子数组，递归地对这两个子数组进行排序。
-解决：对两个子数组分别进行排序，可以使用递归或其他排序算法。
-合并：将两个已排序的子数组合并为一个有序的数组。
2.求解最大子数组和：给定一个整数数组，求其最大子数组和。
分治算法可以解决这个问题。
该算法将问题分解为三个子问题：最大子数组和位于左半部分、最大子数组和位于右半部分、最大子数组和跨越中间位置。
然后，递归地对这三个子问题求解，并将结果进行合并，得到最终的解。
求解最大子数组和的实现过程如下：-分解：将待求解的数组分解为两个子数组，递归地求解这两个子数组的最大子数组和。
-解决：对两个子数组分别求解最大子数组和，可以使用递归或其他方法。
-合并：找出三个子问题中的最大子数组和，返回作为最终的解。
3.汉诺塔问题：汉诺塔问题是一个著名的递归问题，可以使用分治算法解决。
假设有三个柱子，初始时，有n个盘子从小到大依次放在第一个柱子上。
目标是将这些盘子移动到第三个柱子上，并保持它们的相对顺序不变。
每次只能移动一个盘子，并且大盘子不能放在小盘子上面。
汉诺塔问题的实现过程如下：-分解：将问题分解为两个子问题，将n-1个盘子从第一个柱子移动到第二个柱子，将最大的盘子从第一个柱子移动到第三个柱子。
分治算法详解及经典例题
分治算法详解及经典例题⼀、基本概念在计算机科学中，分治法是⼀种很重要的算法。
字⾯上的解释是“分⽽治之”，就是把⼀个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的⼦问题，再把⼦问题分成更⼩的⼦问题……直到最后⼦问题可以简单的直接求解，原问题的解即⼦问题的解的合并。
这个技巧是很多⾼效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅⽴叶变换(快速傅⽴叶变换)……任何⼀个可以⽤计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。
问题的规模越⼩，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少。
例如，对于n个元素的排序问题，当n=1时，不需任何计算。
n=2时，只要作⼀次⽐较即可排好序。
n=3时只要作3次⽐较即可，…。
⽽当n较⼤时，问题就不那么容易处理了。
要想直接解决⼀个规模较⼤的问题，有时是相当困难的。
⼆、基本思想及策略分治法的设计思想是：将⼀个难以直接解决的⼤问题，分割成⼀些规模较⼩的相同问题，以便各个击破，分⽽治之。
分治策略是：对于⼀个规模为n的问题，若该问题可以容易地解决（⽐如说规模n较⼩）则直接解决，否则将其分解为k个规模较⼩的⼦问题，这些⼦问题互相独⽴且与原问题形式相同，递归地解这些⼦问题，然后将各⼦问题的解合并得到原问题的解。
这种算法设计策略叫做分治法。
如果原问题可分割成k个⼦问题，1<k≤n，且这些⼦问题都可解并可利⽤这些⼦问题的解求出原问题的解，那么这种分治法就是可⾏的。
由分治法产⽣的⼦问题往往是原问题的较⼩模式，这就为使⽤递归技术提供了⽅便。
在这种情况下，反复应⽤分治⼿段，可以使⼦问题与原问题类型⼀致⽽其规模却不断缩⼩，最终使⼦问题缩⼩到很容易直接求出其解。
这⾃然导致递归过程的产⽣。
分治与递归像⼀对孪⽣兄弟，经常同时应⽤在算法设计之中，并由此产⽣许多⾼效算法。
三、分治法适⽤的情况分治法所能解决的问题⼀般具有以下⼏个特征：1) 该问题的规模缩⼩到⼀定的程度就可以容易地解决2) 该问题可以分解为若⼲个规模较⼩的相同问题，即该问题具有最优⼦结构性质。
分治算法(C++版)
//输入排序好的数
//输入要查找的数 //递归过程
//递归过程
//取中间位置点
if (a[k]==m) cout<<"then num in "<<k<<endl; if (x>y) cout<<"no find"<<endl; else { if (a[k]<m) jc(k+1,y); if (a[k]>m) jc(x,k-1); } }
【问题分析】
以M=3(即N=23=8)为例，可以根据问题要求，制定出如下图所示的 一种方案：
以表格的中心为拆分点，将表格分成A、B、C、D四个部分，就很容易看 出有A=D，B=C，并且，这一规律同样适用于各个更小的部分。 设有n个选手的循环比赛，其中n=2m，要求每名选手要与其他n-1名选手 都赛一次。每名选手每天比赛一次，循环赛共进行n-1天。要求每天没有选手 轮空.以下是八名选手时的循环比赛表，表中第一行为八位选手的编号，下面 七行依次是每位选手每天的对手。
【参考程序】 #include<cstdio> const int MAXN=33,MAXM=5; int matchlist[MAXN][MAXN]; int m; int main() { printf("Input m:"); scanf("%d",&m); int n=1<<m,k=1,half=1; // 1<<m 相当于 2^m matchlist[0][0]=1; while (k<=m) { for (int i=0;i<half;i++) //构造右上方方阵 for (int j=0;j<half;j++) matchlist[i][j+half]=matchlist[i][j]+half; for (int i=0;i<half;i++) //对称交换构造下半部分方阵 for (int j=0;j<half;j++) { matchlist[i+half][j]=matchlist[i][j+half]; //左下方方 阵等于右上方方阵 matchlist[i+half][j+half]=matchlist[i][j]; //右下方方 阵等于左上方方阵 }
如何用分治算法解决数据处理中的大规模问题
如何用分治算法解决数据处理中的大规模问题在现代社会中，数据处理已经成为了一个日益重要的领域。
然而，随着数据规模的不断增大，现有的算法已经不能满足大规模数据处理的需求。
这时，分治算法便成为了大规模数据处理中的一种重要方法。
本文将详细介绍分治算法的原理、特点以及如何运用分治算法解决数据处理中的大规模问题。
一、分治算法的原理分治算法，顾名思义，就是把一个大问题分成许多小问题，分别解决每一个小问题，最终把所有小问题的解合并起来得到整个问题的解。
它的基本思想是将一个规模为N的问题分成K个规模为N/K的子问题，通过递归地分解和求解子问题，最终获得原问题的解。
具体来说，分治算法由三部分组成：分解、解决、合并。
1. 分解：将原问题划分成k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题相似。
2. 解决：递归地解决每个子问题。
分治算法递归地求解每个子问题直到子问题规模足够小，可以被直接求解。
3. 合并：将所有子问题的解合并成原问题的解。
二、分治算法的特点与其他算法相比，分治算法有许多的优点。
其中最为显著的特点包括：1. 适合处理大数据规模的问题对于一个规模很大的问题，如果采用一般的算法直接求解，很可能会面临效率极低的情况。
而分治算法可以将大问题划分成小问题，通过递归式的求解，大大缩短了处理时间。
2. 可以实现并行处理由于分治算法将大问题划分成多个小问题，这些小问题之间是相互独立且可重复的，因此可以将它们分配给多个处理器并行处理，提高了处理效率。
3. 可扩展性强由于分治算法是递归式的求解，每个子问题都具有相同的结构，因此可以很容易地将问题扩展到更大的规模，并找到更优秀的解决方案。
三、如何用分治算法解决数据处理中的大规模问题分治算法可以广泛用于数据处理中的大规模问题，下面将以归并排序为例，详细介绍分治算法如何解决数据处理中的大规模问题。
归并排序是一种经典的使用分治算法的排序算法，可以将一个数据序列分成两个子序列，对每个子序列进行递归地排序，最后把两个有序的子序列合并起来。
分治算法简介及习题选讲
方法一
• • • • • • • • • • • 枚举：枚举i和j，再计算Ai+Ai+1+...+Aj。程序如下： max:=a[1]; for i:=1 to n-1 do begin for j:=i to n do begin s:=0; for k:=i to j do inc(s,a[k]); if s>max then max:=s end; end; writeln(max); 时间复杂度为O(n3)，当n较大时会超时。
方法四
• 跟方法三一样，首先把n个数从小到大排序，跟方法三处理方法不同的是分 别求出两个下标： 1.low(a)表示>=a的最小下标；2.high(b)表示<=b的最大下标 答案就是high(b)-low(a)+1。其中high(b)跟方法三中的num(b)求法一样。 • 计算low[a]也是采用二分法，会因要求不同程序有所变动，程序如下,其中left 或right+1最终值就是low(a)： left:=1;right:=n; while left<=right do begin mid:=(left+right)shr 1; if x[mid]<a then left:=mid+1 else right:=mid-1; end实际情况，只要分析 好right=left+1和left=right的情况就能保证不出错。 • 方法四时间复杂度为O((n+m)lgn)。
方法一
• 枚举法 • 设f[x]=ax3+bx2+cx+d,从-100.00到100.00以 0.01的步长逐一枚举x并代入f[x]，找出最接近0 的三个f[x]，其对应的x就是答案。
分治算法的思想是什么有哪些经典应用
分治算法的思想是什么有哪些经典应用在计算机科学领域，分治算法是一种非常重要的算法设计策略。
它的基本思想是将一个复杂的问题分解成若干个规模较小、相互独立且与原问题形式相同的子问题，然后分别求解这些子问题，最后将子问题的解合并起来，得到原问题的解。
分治算法的核心在于“分”和“治”这两个关键步骤。
“分”就是将原问题划分为若干个子问题，每个子问题的规模都比原问题小。
这个划分过程需要保证子问题之间相互独立，也就是说，解决一个子问题不会影响到其他子问题的解决。
“治”则是对每个子问题进行求解。
如果子问题的规模仍然较大，无法直接求解，那么可以继续对其进行分解，直到子问题的规模足够小，可以直接求解为止。
分治算法之所以有效，是因为它充分利用了问题的结构特征，将一个复杂的大问题转化为多个简单的小问题，从而降低了问题的复杂度。
同时，通过合理的分解和合并策略，可以有效地减少计算量和时间复杂度。
接下来，让我们看看分治算法在实际中的一些经典应用。
归并排序归并排序是分治算法的一个典型应用。
它的基本思想是将待排序的数组分成两半，对每一半分别进行排序，然后将排序好的两半合并起来。
具体来说，首先将数组分成左右两部分，然后对左右两部分分别进行归并排序。
当左右两部分都排序完成后，使用一个额外的辅助数组来合并这两部分。
在合并过程中，比较左右两部分的元素，将较小的元素依次放入辅助数组中，直到其中一部分的元素全部放入辅助数组。
最后，将辅助数组中的元素复制回原数组，完成排序。
归并排序的时间复杂度为 O(nlogn)，空间复杂度为 O(n)。
它是一种稳定的排序算法，即相同元素的相对顺序在排序前后保持不变。
快速排序快速排序也是一种基于分治思想的排序算法。
它首先选择一个基准元素，将数组中小于基准元素的元素放在左边，大于基准元素的元素放在右边，然后对左右两部分分别进行快速排序。
选择基准元素的方法有很多种，比如选择数组的第一个元素、中间元素或者随机选择一个元素。
分治算法PPT
第一步
[38 49] [65 97] [13 76] [27]
第二步 第三步
[38 49 65 97]
[13 27 76]
18
[13 27 38 49 65 76 97]
归并排序主函数
void mergesort(int A[], int l, int r, int T[]) {
if(l < r) { int mid = (l + r) / 2; //二分 mergesort(A, l, mid, T);//继续对左子序列递归排序 mergesort(A, mid+1, r, T);//继续对右子序列递归排序 merge(A, l, mid, r, T); //合并
8
方法1
假设袋中有n个金块。可以通过n-1次比较找到最重 的金块。然后可以从余下的n-1个金块中用类似的方 法通过n-2次比较找出最轻的金块。这样，比较的总 次数为2n-3。具体的实现方法如下：
max = a[1]; min = a[1]; for(i=2; i<=n; i++) //2n-2次比较 {
问题，最后合并其结果就得到原问题的解。当分解(Divide)：将原问题分成一系列子问题。 解决(Conquer)：递归地解各子问题。若子问题
足够小，则可直接求解。 合并(combine)；将子问题的结果合并成原问题
的解。
14
分治思想
问题的分解
方法1:每枚硬币都至少进行了一次比较,而有一枚硬 币进行了15次比较
方法2:每一枚硬币只进行了一次比较 方法3:将硬币分为两组后一次比较可以将硬币的范
围缩小到了原来的一半,这样充分地利用了只有1枚 伪币的基本性质。
江西科学技术版小学信息技术五年级下册《分治算法》同步练习题附知识点归纳
江西科学技术版小学信息技术五年级下册《分治算法》同步练习题附知识点归纳一、课文知识点归纳：1.分治算法的定义：分治算法，也称为“分而治之”，是一种将大问题分解成若干个小问题，然后分别解决这些小问题，最后将各个小问题的解合并起来，得到原问题的解的方法。
2.分治算法的基本步骤：（1）分解：将原问题分解成若干个子问题，子问题与原问题具有相同的性质或相似度，且规模较小。
（2）解决：递归地解决各个子问题，直到子问题可以直接求解。
（3）合并：将各个子问题的解合并起来，得到原问题的解。
3.分治算法的应用：排序算法（如快速排序、归并排序）、傅立叶变换（如快速傅立叶变换）等都运用了分治算法的思想。
二、同步练习题。
（一）、填空题。
1. 分治算法的基本思想是将一个_________的问题分解为若干个_________或类似的子问题，然后逐个解决这些子问题，最后将子问题的解合并得到原问题的解。
2. 分治算法在处理逆序对数求解问题时，通常将数组分为两个子数组，然后分别计算两个子数组的逆序对数量，并考虑_______之间的逆序对数量。
3. 在使用分治算法解决硬币称重问题时，如果我们将16个硬币分为两组，每组8个，通过一次称重我们可以判断_______的硬币存在。
（二）、选择题。
1. 分治算法的主要优势不包括以下哪一项？（）A. 降低问题复杂度B. 提高求解效率C. 简化问题难度D. 增加计算量2. 下列哪个算法思想是分治算法的一个典型应用？（）A. 冒泡排序B. 归并排序C. 选择排序D. 插入排序3. 在分治算法中，通常将大问题分解为小问题，直到问题的规模达到什么程度时开始合并子问题的解？A. 子问题规模足够大B. 子问题规模足够小C. 子问题规模任意D. 子问题无需分解（三）、判断题。
（正确的打“√”，错误的打“×”）1. 分治算法只能用于解决数值计算问题。
（）2. 在使用分治算法时，子问题的解合并是无关紧要的，因为每个子问题都独立求解。
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//将当前序列在中间位置的数定义为中间数
//在左半部分寻找比中间数大的数 //在右半部分寻找比中间数小的数 //若找到一组与排序目标不一致的数对则交换它们
//继续找
//若未到两个数的边界，则递归搜索左右区间
【例2】用递归算法实现二分查找即：有20个已经从小到大排序好的数据，输入 一个数X，用二分查找算法，判断它是否在这20个数中。
3、方程f(x)的根 【问题描述】 求方程f(x)=2x+3x-4x=0在[1，2]内的根。 提示：2x可以表示成exp(x*ln(2))的形式。 【输入格式】 输入：[1，2]的区间值。 【输出格式】 输出：方程f(x)=0的根，x的值精确小数点10位。 【输入样例】 1 2 【输出样例】 1.5071105957 4、求一元三次方程的解 【问题描述】 有形如： ax3+bx2+cx+d=0一元三次方程。给出该方程中各项的系数 (a， b， c， d 均为实数 )，并约定该方程存在三个不同实根 (根的范围在 -100 至 100之间 )，且根与根之差的绝对值 >=1。要求由小到大依次在同一行上 输出这三个实根。 【输入格式】 输入：a，b，c，d 【输出格式】 输出： 三个实根（根与根之间留有空格） 【输入样例】Equ.in 1 –5 –4 20 【输出样例】Equ.out -2.00 2.00 5.00
【上机练习】
1、用非递归方法编写【例2】 2、求N个数A1，A2，A3……AN中的最大值MAX和最小值MIN。 【算法分析】 策略一：把n(n>2)个数据先分成两组，分别求最大值、最小值，然后 分别将两组的最大值和最小值进行比较，求出全部元素的最大值和最小 值。若分组后元素还大于2，则再次分组，直至组内元素小于等于2。 策略二：如果N等于1时，MAX=MIN=A1，如果N=2时，MAX=A1， MIN=A2或MAX=A2，MIN=A1，这是非常简单的，所以此题可把所有的 数作为一个序列，每次从中取出开头两个数，求共MAX，MIN，然后再 从剩余的数中取开头两个数，求其MAX、MIN后与前一次的MAX、MIN 比较，可得出新的MAX、MIN，这样重复下去，直到把所有的数取完 （注意最后一次取可能是只有一个数），MAX，MIN也就得到了。这就 是典型的分治策略。注意：这样做与把所有数字排序后再取MAX、MIN 要快得多。
//递归过程
// 取中间位置点 //找到查找的数，输出结果 //找不到该数 //在后半中查找 //在前半中查找
// 输入排序好的数 // 输要查找的数 // 递归过程
【例3】一元三次方程求解 有形如：ax3+bx2+cx+d＝0这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的 系数（a,b,c,d均为实数），并约定该方程存在三个不同实根（根的范围在-100至 100之间），且根与根之差的绝对值≥1。 要求由小到大依次在同一行输出这三个实根（根与根之间留有空格），并精 确到小数点后2位。 提示：记方程f（x）=0，若存在2个数x1和x2，且x1<x2，f（x1）*f（x2）＜ 0，则在（x1，x2）之间一定有一个根。 输入：a，b，c，d 输出：三个实根（根与根之间留有空格） 【输入输出样例】 输入：1 -5 -4 20 输出：-2.00 2.00 5.00 【算法分析】 这是一道有趣的解方程题。为了便于求解，设方程f(x)=ax3+bx2+cx+d＝0， 设x的值域（-100至100之间）中有x， 其左右两边相距0.0005的地方有x1和x2两 个数，即 x1=x-0.0005，x2=x+0.0005。x1和x2间的距离（0.001）满足精度要求 （精确到小数点后2位）。若出现如图1所示的两种情况之一，则确定x为f(x)=0的 根。
【参考程序】 program car1(input,output); const zero=1e-4; var s,a,b,c,c0,c1,t1,t2,t3,t4:real; BEGIN assign(input,’car.in’); reset(input); assign(output,’car.out’); rewrite(output); readln(s,a,b); c0:=0; c1:=s; repeat c:=(c0+c1)/2; 【深入思考】 t3:=c/b; 现在把上述问题稍改一下，已 t1:=t3+(s-c)/a; 知A、B两地相距S=100公里，在A t4:=(c-t3*a)/(a+b); 地有n人，现有一辆汽车，此汽车 t2:=t3+t4+(s-(t3+t4)*a)/b; 除司机外只能载1人，已知汽车的 if t1<t2 then c1:=c else c0:=c; 速度为V1=50公里/小时，人的速度 until abs(t1-t2)<zero; 为V2=5公里/小时。要求设计一种 writeln(t1); 方案，使得最后一个人用最少的时 close(input);close(output) 间到达B。 END.
由此得出算法： 输入方程中各项的系数a，b，c，d ； for x←-100 to 100 do //枚举每一个可能的根 begin x1←x；x2←x+1； //确定根的可能区间 if f(x1)=0 then write(x1:0:2，’ ’) //若x1为根，则输出 else if (f(x1)*f(x2)<0) then //若根在区间[x1，x2]中 begin while x2-x1>=0.001 do //若区间[x1，x2]不满足精度要求，则循环 begin xx←(x2+x1)/2； //计算区间[x1，x2]的中间位置 if f(x1)*f(xx)<=0 then x2←xx //若根在左区间，则调整右指针 else x1←xx； //若根在右区间，则调整左指针 end；//while write(x1:0:2，’ ’)； //区间[x1，x2]满足精度要求，确定x1 为根 end； //then end； //for 其中f(x)的函数说明如枚举法所示。
【例1】快速排序(递归算法)
procedure qsort(l,r:integer); var i,j,mid,p:integer; begin i:=l; j:=r; mid:=a[(l+r) div 2]; repeat while a[i]<mid do inc(i); while a[j]>mid do dec(j); if i<=j then begin p:=a[i]; a[i]:=a[j]; a[j]:=p; inc(i); dec(j); end; until i>j; if l<j then qsort(l,j); if i<r then qsort(i,r); end;//sort
【算法分析】 最佳方案为：甲先乘车到达K处后下车步行，小车再回头接已走到C处的乙， 在D处相遇后，乙再乘车赶往B，最后甲、乙一起到达B地。如下图所示，这时所 用的时间最短。这样问题就转换成了求K处的位置，我们用二分法，不断尝试， 直到满足同时到达的时间精度。
算法框架如下： 1、输入s，a，b； 2、c0:=0；c1:=s；c:=(c0+c1)/2； 3、求t1，t2； 4、如果t1<t2，那么c:=(c0+c)/2 否则 c:=(c+c1)/2； 反复执行3和4，直到abs(t1-t2)满足精度要求（即小于误差标准）。
program ex11_2; var a:array[1..20]of integer; n,i,m,x,y:integer; procedure jc(x,y:integer); var k:integer; begin k:=(x+y)div 2; if a[k]=m then writeln('then num in',k:5); if x>y then writeln('no find') else begin if a[k]<m then jc(k+1,y); if a[k]>m then jc(x,k-1); end; end; begin readln(n); x:=1;y:=n; for i:=1to n do readln(a[i]); readln(m); jc(x,y); readln; end.
第七章 分治算法
所谓分治就是指的分而治之，即将较大规模的问题分解成几个较小规模 的问题，通过对较小规模问题的求解达到对整个问题的求解。当我们将问题分 解成两个较小问题求解时的分治方法称之为二分法。 分治的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这 些子问题互相独立且与原问题相同。找出各部分的解，然后把各部分的解组合 成整个问题的解。 1、解决算法实现的同时，需要估算算法实现所需时间。分治算法时间是 这样确定的： 解决子问题所需的工作总量（由子问题的个数、解决每个子问题的工作量 决定）合并所有子问题所需的工作量。 2、分治法是把任意大小问题尽可能地等分成两个子问题的递归算法。 3、分治的具体过程（以二分法为例）： begin ｛开始｝ if ①问题不可分 then ②返回问题解 else begin ③从原问题中划出含一半运算对象的子问题1； ④递归调用分治法过程，求出解1； ⑤从原问题中划出含另一半运算对象的子问题2； ⑥递归调用分治法过程，求出解2； ⑦将解1、解2组合成整个问题的解； end; end; //结束
2.分治法 枚举根的值域中的每一个整数x(-100≤x≤100)。由于根与根之差的绝 对值≥1，因此设定搜索区间[x1，x2]，其中x1=x，x2=x+1。若 ⑴f(x1)=0，则确定x1为f(x)的根； ⑵f(x1)*f(x2)>0，则确定根x不在区间[x1，x2]内，设定[x2，x2+1]为 下一个搜索区间 ⑶f(x1)*f(x2)<0，则确定根x在区间[x1，x2]内。 如果确定根x在区间[x1，x2]内的话（f(x1)*f(x2)<0），如何在该区间 找到根的确切位置。采用二分法，将区间[x1，x2]分成左右两个子区间： 左子区间[x1，x]和右子区间[x，x2]（其中x=）： 如果f(x1)*f(x)≤0，则确定根在左区间[x1，x]内，将x设为该区间的右 指针（x2=x），继续对左区间进行对分；如果f(x1)*f(x)>0，则确定根在 右区间[x，x2]内，将x设为该区间的左指针（x1=x），继续对右区间进 行对分； 上述对分过程一直进行到区间的间距满足精度要求为止（x2x1<0.001）。此时确定x1为f(x)的根。