分治算法距离

❶ 分治算法——汉诺塔问题

一、分治算法概念
      “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、分治法的设计思想

        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。

三、分治策略

        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。

四、分治法实现步骤

①分解：将原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；②解决：若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题；③合并：将各个子问题的解合并为原问题的解。

它的一般的算法设计模式如下：                                                                                           Divide-and-Conquer(P)                                                                                                          1. if |P|≤n0                                                                                                                               2. then return(ADHOC(P))                                                                                                     3. 将P分解为较小的子问题 P1 ,P2 ,…,Pk                                                                                     4. for i←1 to k                                                                                                                        5. do yi ← Divide-and-Conquer(Pi)  递归解决Pi                                                                    6. T ← MERGE(y1,y2,…,yk)  合并子问题                                                                              7. return(T)

五、可使用分治法求解的一些经典问题                                                                             （1）二分搜索 

 （2）大整数乘法

（3）Strassen矩阵乘法

（4）棋盘覆盖 

 （5）合并排序

（6）快速排序

（7）线性时间选择

 （8）最接近点对问题

 （9）循环赛日程表

（10）汉诺塔

❷ 程序员都应该精通的六种算法，你会了吗

对于一名优秀的程序员来说，面对一个项目的需求的时候，一定会在脑海里浮现出最适合解决这个问题的方法是什么，选对了算法，就会起到事半功倍的效果，反之，则可能会使程序运行效率低下，还容易出bug。因此，熟悉掌握常用的算法，是对于一个优秀程序员最基本的要求。

那么，常用的算法都有哪些呢？一般来讲，在我们日常工作中涉及到的算法，通常分为以下几个类型：分治、贪心、迭代、枚举、回溯、动态规划。下面我们来一一介绍这几种算法。

一、分治算法

分治算法，顾名思义，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。

分治算法一般分为三个部分：分解问题、解决问题、合并解。

分治算法适用于那些问题的规模缩小到一定程度就可以解决、并且各子问题之间相互独立，求出来的解可以合并为该问题的解的情况。

典型例子比如求解一个无序数组中的最大值，即可以采用分治算法，示例如下：

def pidAndConquer(arr,leftIndex,rightIndex):

if(rightIndex==leftIndex+1 || rightIndex==leftIndex){

return Math.max(arr[leftIndex],arr[rightIndex]);

}

int mid=(leftIndex+rightIndex)/2;

int leftMax=pidAndConquer(arr,leftIndex,mid);

int rightMax=pidAndConquer(arr,mid,rightIndex);

return Math.max(leftMax,rightMax);

二、贪心算法

贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。

贪心算法的基本思路是把问题分成若干个子问题，然后对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解，最后再把子问题的最优解合并成原问题的一个解。这里要注意一点就是贪心算法得到的不一定是全局最优解。这一缺陷导致了贪心算法的适用范围较少，更大的用途在于平衡算法效率和最终结果应用，类似于：反正就走这么多步，肯定给你一个值，至于是不是最优的，那我就管不了了。就好像去菜市场买几样菜，可以经过反复比价之后再买，或者是看到有卖的不管三七二十一先买了，总之最终结果是菜能买回来，但搞不好多花了几块钱。

典型例子比如部分背包问题：有n个物体，第i个物体的重量为Wi，价值为Vi，在总重量不超过C的情况下让总价值尽量高。每一个物体可以只取走一部分，价值和重量按比例计算。

贪心策略就是，每次都先拿性价比高的，判断不超过C。

三、迭代算法

迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法，它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或这些步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值。最终得到问题的结果。

迭代算法适用于那些每步输入参数变量一定，前值可以作为下一步输入参数的问题。

典型例子比如说，用迭代算法计算斐波那契数列。

四、枚举算法

枚举算法是我们在日常中使用到的最多的一个算法，它的核心思想就是:枚举所有的可能。枚举法的本质就是从所有候选答案中去搜索正确地解。

枚举算法适用于候选答案数量一定的情况。

典型例子包括鸡钱问题，有公鸡5，母鸡3，三小鸡1，求m钱n鸡的所有可能解。可以采用一个三重循环将所有情况枚举出来。代码如下：

五、回溯算法

回溯算法是一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。

许多复杂的，规模较大的问题都可以使用回溯法，有“通用解题方法”的美称。

典型例子是8皇后算法。在8 8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问一共有多少种摆法。

回溯法是求解皇后问题最经典的方法。算法的思想在于如果一个皇后选定了位置，那么下一个皇后的位置便被限制住了，下一个皇后需要一直找直到找到安全位置，如果没有找到，那么便要回溯到上一个皇后，那么上一个皇后的位置就要改变，这样一直递归直到所有的情况都被举出。

六、动态规划算法

动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。

动态规划算法适用于当某阶段状态给定以后，在这阶段以后的过程的发展不受这段以前各段状态的影响，即无后效性的问题。

典型例子比如说背包问题，给定背包容量及物品重量和价值，要求背包装的物品价值最大。

❸ 分治算法几个经典例子

分治法，字面意思是“分而治之”，就是把一个复杂的1问题分成两个或多个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地直接求解，原问题的解即子问题的解的合并，这个思想是很多高效算法的基础。

图二

大整数乘法

Strassen矩阵乘法

棋盘覆盖

合并排序

快速排序

线性时间选择

最接近点对问题

循环赛日程表

汉诺塔

❹ 分治算法是什么呢

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。

解题步骤

分治法解题的一般步骤：

（1）分解，将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题；

（2）求解，当子问题划分得足够小时，用较简单的方法解决；

（3）合并，按原问题的要求，将子问题的解逐层合并构成原问题的解。

❺ 最通俗、简单的分治算法思想

分治算法的基本思想是将一个计算复杂的问题分为规模较小，计算简单的小问题求解 ，然后综合各个小问题，而得到最终问题的答案。分治算法的执行过程如下：
♦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，否则执行下面的步骤。
♦将该分解为M个规模较小的子问题，这些子问题互相独立，并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。

问：一个袋子里有30个硬币，其中一枚是假币，并且假币和真币一模一样，肉眼很难分辨，目前只知道假币比真币重量轻一点。请问如何区分出假币呢? 可以采用递归分治的思想来求解这个问题：
♦首先为每个银币编号，然后可以将所有的银币等分为两分，放在天平的两边。这样就将区分30个硬币的问题，变为区别两堆硬币的问题。
♦因为假银币的分量较轻，因此天平较轻的一侧中一定包含假银币。
♦再将较轻的一侧中的硬银币等分为两分，重复上述的做法。郑念绝
♦直到剩下2枚高拆硬银币，可用天平直接找出假银币来。

运行结果
分治喊姿算法求解假的银币问题!
请输入硬币的数量：13
请输入每个硬币的质量：
第1个：2
第2个：2
第3个：2
第4个：2
第5个：2
第6个：2
第7个：2
第8个：2
第9个：2
第10个：1
第11个：2
第12个：2
第13个：2
第10个为假币！！