分治法基础

分治法(Divide and Conquer)顾名思义,思想核心是将问题拆分为子问题,对子问题求解、最终合并结果,分治法用伪代码表示如下:

function f(input x size n)
if(n < k)
solve x directly and return
else
divide x into a subproblems of size n/b
call f recursively to solve each subproblem
  Combine the results of all sub-problems

分治法简单而言分三步 Divide、Conquer、Combine,图示如下:

和动态规划、贪心等一样,分治法是一种算法思想,不是用于解决专门某类问题的方法。折半查找(Binary Search)、快速排序/快速选择/归并排序、二叉树处理等都包含了分治法的思想。

关于折半查找、快速排序/归并排序,详见:

算法与数据结构基础 - 折半查找(Binary Search)

算法与数据结构基础 - 排序(Sort)

相关LeetCode题:

169. Majority Element  题解

53. Maximum Subarray  题解

215. Kth Largest Element in an Array  题解

426. Convert Binary Search Tree to Sorted Doubly Linked List  题解

240. Search a 2D Matrix II  题解

218. The Skyline Problem  题解

4. Median of Two Sorted Arrays  题解

缓存过程结果(Memoization)

一些场景下我们会遇到相同的子问题,这时可以用哈希表等结构缓存子问题的结果,当再次遇到相同子问题时、直接返回结果即可,memoization是常用的减少计算复杂度的技巧。

相关LeetCode题:

241. Different Ways to Add Parentheses  题解

312. Burst Balloons  题解

时间复杂度

分治法中常用到递归,因而其时间复杂度并不直观,关于分治法时间复杂度计算,详见:

Advanced master theorem for divide and conquer recurrences

算法与数据结构基础 - 分治法(Divide and Conquer)的更多相关文章

  1. 分治法 - Divide and Conquer

    在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法.分治法即『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,再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,原问题的解即子问题的 ...

  2. 【LeetCode】分治法 divide and conquer (共17题)

    链接:https://leetcode.com/tag/divide-and-conquer/ [4]Median of Two Sorted Arrays [23]Merge k Sorted Li ...

  3. 算法与数据结构基础 - 堆(Heap)和优先级队列(Priority queue)

    堆基础 堆(Heap)是具有这样性质的数据结构:1/完全二叉树 2/所有节点的值大于等于(或小于等于)子节点的值: 图片来源:这里 堆可以用数组存储,插入.删除会触发节点shift_down.shif ...

  4. 算法与数据结构基础 - 广度优先搜索(BFS)

    BFS基础 广度优先搜索(Breadth First Search)用于按离始节点距离.由近到远渐次访问图的节点,可视化BFS 通常使用队列(queue)结构模拟BFS过程,关于queue见:算法与数 ...

  5. 算法与数据结构基础 - 哈希表(Hash Table)

    Hash Table基础 哈希表(Hash Table)是常用的数据结构,其运用哈希函数(hash function)实现映射,内部使用开放定址.拉链法等方式解决哈希冲突,使得读写时间复杂度平均为O( ...

  6. 算法与数据结构基础 - 二叉树(Binary Tree)

    二叉树基础 满足这样性质的树称为二叉树:空树或节点最多有两个子树,称为左子树.右子树, 左右子树节点同样最多有两个子树. 二叉树是递归定义的,因而常用递归/DFS的思想处理二叉树相关问题,例如Leet ...

  7. 算法与数据结构基础 - 双指针(Two Pointers)

    双指针基础 双指针(Two Pointers)是面对数组.链表结构的一种处理技巧.这里“指针”是泛指,不但包括通常意义上的指针,还包括索引.迭代器等可用于遍历的游标. 同方向指针 设定两个指针.从头往 ...

  8. 算法与数据结构基础 - 贪心(Greedy)

    贪心基础 贪心(Greedy)常用于解决最优问题,以期通过某种策略获得一系列局部最优解.从而求得整体最优解. 贪心从局部最优角度考虑,只适用于具备无后效性的问题,即某个状态以前的过程不影响以后的状态. ...

  9. 算法与数据结构基础 - 图(Graph)

    图基础 图(Graph)应用广泛,程序中可用邻接表和邻接矩阵表示图.依据不同维度,图可以分为有向图/无向图.有权图/无权图.连通图/非连通图.循环图/非循环图,有向图中的顶点具有入度/出度的概念. 面 ...

随机推荐

  1. C++模版的用法

    模板是实现代码重用机制的一种工具,实质就是实现类型参数化,即把类型定义为参数. C++提供两种模板:函数模板,类模板 函数模板 template <typename T> T myMax( ...

  2. 对象属性 Object.getOwnPropertyNames() Object.keys for...in

    1.Object.getOwnPropertyNames()方法返回一个由指定对象的所有自身属性的属性名(包括不可枚举属性但不包括Symbol值作为名称的属性)组成的数组. Object.getOwn ...

  3. R035---偷个懒,用UiPath录制电脑操作过程,迅速实现流程自动化

    ​一.缘起 UiPath可以录制你操作电脑的过程,从而实现自动化. 目前有点鸡肋,因为有些操作过程无法录制,例如: 键盘快捷键 修改键 右键点击 鼠标悬停 即便如此,录制功能有时候还是可以用一下,特别 ...

  4. 异步编程之Async,Await和ConfigureAwait的关系

    在.NET Framework 4.5中,async / await关键字已添加到该版本中,简化多线程操作,以使异步编程更易于使用.为了最大化利用资源而不挂起UI,你应该尽可能地尝试使用异步编程.虽然 ...

  5. 使用java语言基于SMTP协议手写邮件客户端

    使用java语言基于SMTP协议手写邮件客户端 1. 说明 电子邮件是互联网上常见的应用,他是互联网早期的产品,直至今日依然受到广大用户的喜爱(在中国可能因为文化背景不同,电子邮件只在办公的时候常用) ...

  6. UVA10375 选择与除法 Choose and divide 题解

    题目链接: https://www.luogu.org/problemnew/show/UVA10375 分析: 这道题可以用唯一分解定理来做. 什么是唯一分解定理?百度即可,这里也简介一下. 对于任 ...

  7. NameNode故障处理方法

    NameNode故障处理方法 简述 NameNode故障后,可以通过下列两种方式进行恢复数据: 方法一(手动):将SecondaryNameNode文件下的数据复制到NameNode中 方法二(程序) ...

  8. Android 设置ImageView全屏

    Android 设置ImageView全屏代码如下: <ImageView android:id="@+id/iv_image" android:scaleType=&quo ...

  9. [小米OJ] 3. 大数相减

    题目链接 思路: 利用两个string保存相减的数,其他模拟即可. 参考了别人的一个处理减的步骤,很简洁好看. string substract(string str1, string str2) { ...

  10. Linux命令大全(简)

    rm--删除文件和目录   -i 删除一个已存在的文件前,提示用户进行确认.   -r 递归的删除目录. mkdir--创建目录 cp--复制文件和目录   -i 在覆盖一个已存在的目录前,提示用户进 ...