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| Divide and Conquer Algorithms | 划分和征服算法 |
划分和征服算法
分而治之| （介绍） 像贪婪和动态编程一样，分而治之是一种算法范式。典型的Divide and Conquer算法使用以下三个步骤解决了问题。
- 除以：将给定问题分解为相同类型的子问题。
- 征服：递归解决这些子问题
- 结合：适当地结合答案
以下是一些标准算法，即Divide和Conquer算法。
1）二进制搜索是一种搜索算法。在每个步骤中，算法将输入元素x与数组中的中间元素的值进行比较。如果值匹配，则返回middle的索引。否则，如果x小于中间元素，则算法在中间元素的左侧重复，否则在中间元素的右侧重复。
2）Quicksort是一种排序算法。该算法选择一个枢轴元素，重新排列数组元素，使得小于拾取的枢轴元素的所有元素移动到枢轴的左侧，并且所有更大的元素移动到右侧。最后，算法递归地对枢轴元素左右两侧的子阵列进行排序。
3）Merge Sort也是一种排序算法。算法将数组分成两半，递归地对它们进行排序，最后合并两个排序的一半。
4）最近的一对点问题是在xy平面中的一组点中找到最接近的点对。通过计算每对点的距离并比较距离以找到最小值，可以在O（n ^ 2）时间内解决该问题。 Divide and Conquer算法解决了O（nLogn）时间内的问题。
5）Strassen算法是一种有效的算法来乘以两个矩阵。一个乘以两个矩阵的简单方法需要3个嵌套循环，并且是O（n ^ 3）。 Strassen算法在O（n ^ 2.8974）时间内乘以两个矩阵。
6）Cooley-Tukey快速傅里叶变换（FFT）算法是最常用的FFT算法。它是一种分而治之的算法，适用于O（nlogn）时间。
7）Karatsuba算法是第一个比二次“小学”算法渐近快的乘法算法。它将两个n位数字的乘法减少到最多n ^ 1.585（这是基数2中3的log的近似值）单位数产品。因此，它比传统算法更快，后者需要n ^ 2个单位数产品。
分而治之（D＆C）与动态编程（DP）
两种范式（D＆C和DP）将给定问题划分为子问题并解决子问题。如何针对特定问题选择其中一个？当多次评估相同的子问题时，应使用Divide and Conquer。否则应使用动态编程或记忆。
例如，二进制搜索是一种Divide and Conquer算法，我们再也不会评估相同的子问题。另一方面，为了计算第n个斐波那契数，应该首选动态规划。