策略：拿填空的那几分6-8足矣
内容提要：
分治法
回溯法
贪心法
动态规划法
分治法(分解、解决、合并)：
原理：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。
要求(可以从递归的角度去思考)：
该问题的规模缩小到一定程度就可以容易地解决
该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题
利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解
该问题所分解出的各子问题是相互独立的
分治法-递归技术
分治法-二分查找
代码实现：
1 //用来测试调用函数的次数，与函数本身无关 2 private static int count = 0; 3 static void Main(string[] args) 4 { 5 int[] arry = new int[] { 1,5,7,9,12,15,18,29,35,48,68}; 6 int key = BinarySelect(arry, 0, arry.Length - 1, 29); 7 Console.Write(key+" "+count); 8 Console.ReadKey(); 9 } 10 //二分查找法 11 public static int BinarySelect(int[] arry, int start, int end, int value) 12 { 13 count++; 14 if (start > end) 15 { 16 //遍历结束 17 return (-1); 18 } 19 else 20 { 21 //初始化键值 22 int key = (start + end) / 2; 23 if (arry[key] == value) 24 { 25 //恰好相等，输出结果 26 return key; 27 } 28 else if (arry[key] > value) 29 { 30 //键所对的值大于要查找的值，说明查找值在键的前面 31 return (BinarySelect(arry, start, key - 1, value)); 32 } 33 else 34 { 35 //在键的后面 36 return (BinarySelect(arry, key + 1, end, value)); 37 } 38 } 39 }
回溯法：
回溯法是一种优先搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当搜索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择。这种走不通就退回再走的技术就是回溯法。
试探部分(扩大规模)：满足除规模之外的所有条件，则扩大规模
回溯部分(缩小规模)：[1.当前规模不是合法解时回溯(不满足约束条件D)，2.求完一个解，要求下一解时，也要回溯]
贪心法：
总是做出在当前来说是最好的选择，而并不是从整体上加以考虑，它所做的每一步选择只是当前步骤的局部最优选择，但从整体来说不一定是最优的选择。由于它不必为了寻找最优解而穷尽所有可能解，因此其耗时少，一般可以快速得到满意的解，但得不到最优解。
动态规划法：
在求解问题中，对于每一步决策，列出各种可能的局部解，再依据某种判定条件，舍弃那些肯定不能得到最优解的局部解，在每一步都经过筛选，以每一步都是最优解来保证全局是最优解。
例1：
问题2：贪心算法，贪心算法，O(n^2),O(n^2)
例2：
