算法-分治算法

文章来源：
https://blog.csdn.net/weixin_45630258/article/details/126425400
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一、分治

1、定义：分治，也就是分而治之。

它的一般步骤是：

① 将原问题分解成若干个规模较小的子问题（子问题和原问题的结构一样，只是规模不一样）

② 子问题又不断分解成规模更小的子问题，直到不能再分解（直到可以轻易计算出子问题的解）

③ 利用子问题的解推导出原问题的解

分治策略非常适合用递归

需要注意的是：子问题之间是相互独立的

2、分治的应用

• 快速排序
• 归并排序
• Karatsuba算法（大数乘法）

3、分治时间复杂度的计算–主定理

4、最大连续子序列和

子序列：按照原序列的排序顺序，从原序列取出部分元素

连续子序列：按照原序列的排序顺序，连续地从原序列取出部分元素

• 举例：

  原序列：–2、1、–3、4、–1、2、1、–5、4

  子序列可以是：–2、1、1、4 还可以是：4、1、4 还可以是：2、1、–5、4 等等

  连续子序列可以是：–2、1、–3、4、–1 还可以是：–3、4、–1 还可以是：2、1、–5、4 等等

子串、子数组、子区间必须是连续的，子序列是可以不连续的

解法：分治

◼ 将序列均匀地分割成 2 个子序列

• [begin , end) = [begin , mid) + [mid , end)，mid = (begin + end) >> 1

◼ 假设 [begin , end) 的最大连续子序列和是 S[i , j) ，那么它有 3 种可能

• [i , j) 存在于 [begin , mid) 中，同时 S[i , j) 也是 [begin , mid) 的最大连续子序列和
• [i , j) 存在于 [mid , end) 中，同时 S[i , j) 也是 [mid , end) 的最大连续子序列和
• [i , j) 一部分存在于 [begin , mid) 中，另一部分存在于 [mid , end) 中
  • [i , j) = [i , mid) + [mid , j)
  • S[i , mid) = max { S[k , mid) }，begin ≤ k ＜ mid
  • S[mid , j) = max { S[mid , k) }，mid ＜ k ≤ end

对于解：只在左边或者只在右边，可以直接使用 递归

对于解：在中间，一部分在左边，一部分在右边的情况：

• 需要先 从中间mid开始统计[mid - 1, 左边某个元素] 统计出左边的最大值
• 再从中间mid开始统计[mid, 右边某个元素] 统计出右边的最大值
• 然后左边最大值+右边最大值，就是 横跨两个区域的解

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