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1000.01.CS.AL.1.4-核心-DivedeToConquerAlgorithm-Created: 2024-06-15.Saturday09:35

1. 概述

分治算法（Divide and Conquer）是一种重要的算法设计思想，其核心思想是将一个复杂的问题分解为多个相对简单的小问题，通过解决这些小问题再合并其结果，从而得到原问题的解。分治算法的典型特征是递归，常用于求解具有重复子问题性质的问题。

2. 适用场景

分治算法适用于以下场景：

• 问题可以分解为若干个规模较小且相互独立的子问题。
• 这些子问题的解可以合并得到原问题的解。
• 具有最优子结构性质，即子问题的最优解可以合成原问题的最优解。

3. 设计步骤

1. 分解（Divide）：将原问题分解为若干个子问题，这些子问题的结构与原问题相同但规模较小。
2. 解决（Conquer）：递归地解决这些子问题。当子问题的规模足够小时，直接解决。
3. 合并（Combine）：将子问题的解合并，得到原问题的解。

4. 优缺点

• 优点：分治算法的递归思想使其在解决许多复杂问题时表现出色。具有良好的可扩展性和并行计算的潜力。
• 缺点：对于某些问题，分治算法可能会引入额外的开销，如递归调用栈和合并步骤的时间复杂度。

5. 典型应用

• 归并排序（Merge Sort）：一种高效的排序算法，利用分治思想将数组分为两半，递归地排序并合并。
• 快速排序（Quick Sort）：另一种高效的排序算法，选择一个基准元素，将数组分为两部分，递归排序。
• 最近点对问题（Closest Pair Problem）：在平面上找到距离最近的两点，分治法可以将时间复杂度降至 O(nlog⁡n)O(n \log n)O(nlogn)。
• 矩阵乘法（Strassen’s Algorithm）：一种用于矩阵乘法的分治算法，降低了时间复杂度。

6. 题目和代码示例

6.1 简单题目：归并排序

题目描述：实现归并排序算法，对给定的数组进行排序。

代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>// 函数声明
void mergeSort(std::vector<int>& arr, int left, int right);
void merge(std::vector<int>& arr, int left, int mid, int right);int main() {std::vector<int> arr = {38, 27, 43, 3, 9, 82, 10};mergeSort(arr, 0, arr.size() - 1);for (int num : arr) {std::cout << num << " ";}std::cout << std::endl;return 0;
}// 归并排序：递归地将数组分成两半进行排序
void mergeSort(std::vector<int>& arr, int left, int right) {if (left < right) {int mid = left + (right - left) / 2;mergeSort(arr, left, mid);mergeSort(arr, mid + 1, right);merge(arr, left, mid, right);}
}// 合并两个已排序的子数组
void merge(std::vector<int>& arr, int left, int mid, int right) {int n1 = mid - left + 1;int n2 = right - mid;std::vector<int> L(n1), R(n2);for (int i = 0; i < n1; ++i) {L[i] = arr[left + i];}for (int j = 0; j < n2; ++j) {R[j] = arr[mid + 1 + j];}int i = 0, j = 0, k = left;while (i < n1 && j < n2) {if (L[i] <= R[j]) {arr[k] = L[i++];} else {arr[k] = R[j++];}++k;}while (i < n1) {arr[k++] = L[i++];}while (j < n2) {arr[k++] = R[j++];}
}

Others.

def merge_sort(arr):if len(arr) > 1:mid = len(arr) // 2left_half = arr[:mid]right_half = arr[mid:]merge_sort(left_half)merge_sort(right_half)i = j = k = 0while i < len(left_half) and j < len(right_half):if left_half[i] < right_half[j]:arr[k] = left_half[i]i += 1else:arr[k] = right_half[j]j += 1k += 1while i < len(left_half):arr[k] = left_half[i]i += 1k += 1while j < len(right_half):arr[k] = right_half[j]j += 1k += 1# 示例
arr = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]
merge_sort(arr)
print(arr)  # 输出: [3, 9, 10, 27, 38, 43, 82]

6.2 中等题目：最近点对问题

题目描述：在平面上找到距离最近的两点，时间复杂度为 O(nlog⁡n)。

代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>struct Point {int x, y;
};double dist(const Point& p1, const Point& p2) {return std::sqrt((p1.x - p2.x) * (p1.x - p2.x) + (p1.y - p2.y) * (p1.y - p2.y));
}double closestPair(std::vector<Point>& points, int left, int right) {if (right - left <= 3) {double minDist = std::numeric_limits<double>::infinity();for (int i = left; i < right; ++i) {for (int j = i + 1; j <= right; ++j) {minDist = std::min(minDist, dist(points[i], points[j]));}}return minDist;}int mid = left + (right - left) / 2;double d1 = closestPair(points, left, mid);double d2 = closestPair(points, mid + 1, right);double d = std::min(d1, d2);std::vector<Point> strip;for (int i = left; i <= right; ++i) {if (std::abs(points[i].x - points[mid].x) < d) {strip.push_back(points[i]);}}std::sort(strip.begin(), strip.end(), [](const Point& p1, const Point& p2) {return p1.y < p2.y;});double minDist = d;for (size_t i = 0; i < strip.size(); ++i) {for (size_t j = i + 1; j < strip.size() && (strip[j].y - strip[i].y) < minDist; ++j) {minDist = std::min(minDist, dist(strip[i], strip[j]));}}return minDist;
}int main() {std::vector<Point> points = {{2, 3}, {12, 30}, {40, 50}, {5, 1}, {12, 10}, {3, 4}};std::sort(points.begin(), points.end(), [](const Point& p1, const Point& p2) {return p1.x < p2.x;});std::cout << "最近点对距离: " << closestPair(points, 0, points.size() - 1) << std::endl;return 0;
}

Others.

import mathdef dist(p1, p2):return math.sqrt((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2)def closest_pair(points):def closest_pair_recursive(points):if len(points) <= 3:return min((dist(p1, p2), (p1, p2)) for i, p1 in enumerate(points) for p2 in points[i+1:])[1]mid = len(points) // 2left_half = points[:mid]right_half = points[mid:](d1, pair1) = closest_pair_recursive(left_half)(d2, pair2) = closest_pair_recursive(right_half)d = min(d1, d2)pair = pair1 if d1 < d2 else pair2strip = [p for p in points if abs(p[0] - points[mid][0]) < d]strip.sort(key=lambda p: p[1])for i in range(len(strip)):for j in range(i+1, len(strip)):if strip[j][1] - strip[i][1] >= d:breakd_new = dist(strip[i], strip[j])if d_new < d:d = d_newpair = (strip[i], strip[j])return d, pairpoints.sort(key=lambda p: p[0])return closest_pair_recursive(points)[1]# 示例
points = [(2, 3), (12, 30), (40, 50), (5, 1), (12, 10), (3, 4)]
print(closest_pair(points))  # 输出: ((2, 3), (3, 4))

6.3 困难题目：分数背包问题

题目描述：给定物品的重量和价值，求在背包容量限制下的最大价值，物品可以分割。

代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>struct Item {double value;double weight;
};double fractionalKnapsack(std::vector<Item>& items, double capacity) {std::sort(items.begin(), items.end(), [](const Item& a, const Item& b) {return (a.value / a.weight) > (b.value / b.weight);});double totalValue = 0;for (const auto& item : items) {if (capacity >= item.weight) {capacity -= item.weight;totalValue += item.value;} else {totalValue += item.value * (capacity / item.weight);break;}}return totalValue;
}int main() {std::vector<Item> items = {{60, 10}, {100, 20}, {120, 30}};double capacity = 50;std::cout << "背包的最大价值: " << fractionalKnapsack(items, capacity) << std::endl;return 0;
}

Others.

def fractional_knapsack(values, weights, capacity):items = list(zip(values, weights))items.sort(key=lambda x: x[0] / x[1], reverse=True)total_value = 0for value, weight in items:if capacity >= weight:capacity -= weighttotal_value += valueelse:total_value += value * (capacity / weight)breakreturn total_value# 示例
values = [60, 100, 120]
weights = [10, 20, 30]
capacity = 50
print(fractional_knapsack(values, weights, capacity))  # 输出: 240.0

7. 题目和思路表格

序号	题目	题目描述	分治策略	代码实现
1	归并排序	对给定的数组进行排序	递归地将数组分成两半进行排序	代码
2	最近点对问题	找到距离最近的两点	将点集合递归地分成两半	代码
3	分数背包问题	求在背包容量限制下的最大价值	每次选择单位重量价值最高的物品	代码
4	快速排序	高效排序算法	选择一个基准元素，将数组分为两部分，递归排序	代码
5	矩阵乘法	用于矩阵乘法	将矩阵分成更小的子矩阵，递归计算	-
6	求逆序对数量	统计数组中的逆序对个数	使用分治法将数组分成两半，递归统计逆序对	-
7	最大子序和	找出最大和的连续子序列	将序列递归地分成两半，合并子序列的结果	-
8	大整数乘法	实现高效的大整数乘法	使用Karatsuba算法，将大整数分成两部分进行递归计算	-
9	二维平面上的最近点对	在平面上找到距离最近的两点	将点集合递归地分成两半，合并结果	-
10	棋盘覆盖问题	用L型骨牌覆盖2^n * 2^n的棋盘	将棋盘递归地分成四部分，覆盖部分棋盘	-

8. 总结

分治算法是一种强大的算法设计思想，能够高效地解决许多复杂的问题。通过将问题分解为更小的子问题，分治算法不仅能够降低时间复杂度，还具有良好的可扩展性。在实际应用中，理解和掌握分治算法的思想和典型应用，对于解决各种问题具有重要意义。通过本文的例子和思路，相信读者能够深入理解分治算法的关键概念，并灵活应用于实际问题中。

References