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基本思想
分治法的基本思想是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。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。（分-治-合）
适用条件
分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征：
- 该问题的规模缩小到一定的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，即该问题具有最优子结构性质（当问题的最优解包含了其子问题的最优解时，称该问题具有最优子结构性质）；
- 分解出的子问题的解可以合并为原问题的解；
- 分解出的各个子问题是相互独立的。
基本步骤
divide-and-conquer(P)
{
if ( |P| <= n0 ) { y= adhoc(P); return y; } //解决小规模的问题
else
{
divide P into smaller subinstances P1,P2,...,Pk; //分解问题
for (i=1,i<=k,i++)
yi=divide-and-conquer(Pi); //递归的解各子问题
return merge(y1,...,yk); //将各子问题的解合并为原问题的解
}
}
在用分治法设计算法时，最好使子问题的规模大致相同。即将一个问题分成大小相等的k个子问题的处理方法是行之有效的。这种使子问题规模大致相等的做法是出自一种平衡(balancing)子问题的思想。
复杂性分析
一个分治法将规模为n的问题分成k个规模为n／m的子问题去解。设分解阀值n0=1，且adhoc解规模为1的问题耗费1个单位时间。再设将原问题分解为k个子问题以及用merge将k个子问题的解合并为原问题的解需用f(n)个单位时间。用T(n)表示该分治法解规模为|P|=n的问题所需的计算时间，则有： 
通过迭代法求得方程的解： 