概念
分治:即“分而治之”,把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,之后把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解就是子问题的解的合并。
基本思想
将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题性质相同或相似。直至分解后的子问题可以求出子问题的解,合并后就可得到原问题的解。简单的问题可用二分法完成。
二分法:利用分治策略求解时,所需的时间取决于分解后子问题的个数、子问题的规模大小等因素,由于其划分的简单和均匀的特点,因此是经常采用的一种有效的方法,例如二分法检索。
步骤
- 分解,将要解决的问题划分成若干规模较小的相同或相似问题;
- 求解,当子问题划分得足够小时,可以直接求解;;
- 合并,将子问题的解逐层合并构成原问题的解;
案例
求最大值最小值
思想:把n个元素分成两组:
A1={A[1]],…,A[int(n/2)]}和A2={A[INT(N/2)+1],…,A[N]}
分别求这两组的最大值和最小值,然后分别将这两组的最大值和最小值相比较,求出全部元素的最大值和最小值。如果A1和A2中的元素多于两个,则再用上述方法各分为两个子集。直至子集中元素至多两个元素为止。
代码
package com.ll.fenzhi;
import java.util.Scanner;
/**
* @author 奥特曼
* @version 1.0
* @date 2020/8/18 0018 下午 15:51
* 找到最大值最小值
*/
public class MaxAndMix {
public static void max_min(int[] array, int left, int right, int[] max, int[] min) {
if (left == right) {
//当只有一个元素时候,直接得出最大值和最小值
max[0] = array[left];
min[0] = array[right];
} else if (left + 1 == right) {
//当数组中有两个元素时,直接判断哪个元素大
if (array[left] > array[right]) {
max[0] = array[left];
min[0] = array[left];
} else {
max[0] = array[right];
min[0] = array[left];
}
} else {
//当数组元素的个数大于2以上的操作
int m = (left + right) / 2;
int[] lmax = {0};
int[] lmin = {0};
int[] rmax = {0};
int[] rmin = {0};
max_min(array, left, m, lmax, lmin);
max_min(array, m + 1, right, rmax, rmin);
if (lmax[0] > rmax[0]) {
max[0] = lmax[0];
} else {
max[0] = rmax[0];
}
if (lmin[0] < rmin[0]) {
min[0] = lmin[0];
} else {
min[0] = rmin[0];
}
}
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("请输入数组长度:");
Scanner input = new Scanner(System.in);
int len = input.nextInt();
int[] array = new int[len];
for (int i = 0; i < len; i++) {
System.out.println("请输入一个数字:");
array[i] = input.nextInt();
}
for (int i = 0; i < len; i++) {
System.out.print(array[i] + " ");
}
System.out.println();
int[] Max = new int[1]; //java对于实参传递,是采用值传递,所以要改成数组,不能直接使用变量去计算最大值和最小值。
int[] Min = new int[1];
new MaxAndMix().max_min(array, 0, array.length - 1, Max, Min);
System.out.println("最大值:" + Max[0]);
System.out.println("最小值:" + Min[0]);
}
}