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分治的理解

分治的理解

把规模为n的问题P(n),分解为k个规模较小、互相独立、结构与原来问题结构相同的子问题,又进一步的分解每个子问题,直到某个阀值n0为止。递归地解这些子问题,再把子问题的解合并起来,得到原问题的解。

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divide-and-conquer(P)
  {
    if ( | P | <= n0) adhoc(P);   //解决小规模的问题
    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
  }

人们从大量实践中发现,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,它几乎总是比子问题规模不等的做法要好。

分治法设计步骤

三个步骤组成:

  1. 划分步:把输入的问题实例划分为k个子问题。尽量使k个子问题的规模大致相同。在很多情况下,使k=2。也有k=1的划分,仍把问题划分成两部分,取其中的一部分,而丢弃另一部分,如二叉检索问题用分治法处理 。

  2. 治理步:当问题的规模大于某个预定义的阀值n0时,治理步由k个递归调用组成。

    阀值n0的选取:阀值可为任何正常数,大小与算法的性能有关。取决于算法中的adhoc对阀值n0的敏感程度,以及merge的处理情况。

  3. 组合步:把子问题的解组合起来,对分治算法的实际性能至关重要 。算法的有效性很大程度上依赖于组合步的实现!

分治法的复杂性分析

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:

题目

给定数组a[0:n-1],试设计一个算法,在最坏情况下用┌ 3n/2-2 ┐次比较找出a[0:n-1]中元素的最大值和最小值。

  • 算法思想

    • 用分治法求最大值和次大值首先将问题划分,即将划分成长度相等的两个序列,递归求出 左边的最大值次大值,再求出右边的的最大值次大值,比较左右两边,最后得出问题的解。
  • 复杂度分析:

    • 把问题划分为左右两种的情况,需要分别递归求解,时间复杂度可如下计算:

    • 有递推公式为:

    • - T(n)= 1	n=l
      
      - T(n)=2T(n/2)+l n>l
      
    • 所以,分治算法的时间复杂度是n+[logn]-2,当n为奇数时,logn取上线,当n为偶数时,logn取下线。

  • #include
    int a[100];
    void maxcmax(int i,int j,int &max,int &cmax){
        int lmax,lcmax,rmax,rcmax;
        int mid;
        if(i==j){
            max=a[i];
            cmax=a[i];
        }
        else if(i==j-1){
            if(a[i]rmax){
            	if(lcmax>rmax){
                    max=lmax;
                	cmax=lcmax;
            	}else{
                	max=lmax;
                	cmax=rmax;
                }
            }else{
               if(rcmax>lmax){
                    if(rcmax==rcmax){
                        max=lmax;
                        cmax=lcmax;
            	    }else{
                        max=lmax;
                        cmax=rmax;
                   }
               }else{
                   max=rmax;
                   cmax=lmax;
               }
            }
        }
    }
    

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