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          在計算機科學中,分治法是一種很重要的算法。字面上的解釋是“分而治之”,就是把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題,再把子問題分成更小的子問題……直到最后子問題可以簡單的直接求解,原問題的解即子問題的解的合并。這個技巧是很多高效算法的基礎,如排序算法(快速排序,歸并排序),傅立葉變換(快速傅立葉變換)……

              任何一個可以用計算機求解的問題所需的計算時間都與其規(guī)模有關。問題的規(guī)模越小,越容易直接求解,解題所需的計算時間也越少。例如,對于n個元素的排序問題,當n=1時,不需任何計算。n=2時,只要作一次比較即可排好序。n=3時只要作3次比較即可,…。而當n較大時,問題就不那么容易處理了。要想直接解決一個規(guī)模較大的問題,有時是相當困難的。

              分治法的設計思想是,將一個難以直接解決的大問題,分割成一些規(guī)模較小的相同問題,以便各個擊破,分而治之。

              分治策略是:對于一個規(guī)模為n的問題,若該問題可以容易地解決(比如說規(guī)模n較小)則直接解決,否則將其分解為k個規(guī)模較小的子問題,這些子問題互相獨立且與原問題形式相同,遞歸地解這些子問題,然后將各子問題的解合并得到原問題的解。這種算法設計策略叫做分治法。

              如果原問題可分割成k個子問題,1<k≤n ,且這些子問題都可解并可利用這些子問題的解求出原問題的解,那么這種分治法就是可行的。由分治法產(chǎn)生的子問題往往是原問題的較小模式,這就為使用遞歸技術提供了方便。在這種情況下,反復應用分治手段,可以使子問題與原問題類型一致而其規(guī)模卻不斷縮小,最終使子問題縮小到很容易直接求出其解。這自然導致遞歸過程的產(chǎn)生。分治與遞歸像一對孿生兄弟,經(jīng)常同時應用在算法設計之中,并由此產(chǎn)生許多高效算法。

              分治法所能解決的問題一般具有以下幾個特征:

              1) 該問題的規(guī)模縮小到一定的程度就可以容易地解決

              2) 該問題可以分解為若干個規(guī)模較小的相同問題,即該問題具有最優(yōu)子結構性質。

              3) 利用該問題分解出的子問題的解可以合并為該問題的解;

              4) 該問題所分解出的各個子問題是相互獨立的,即子問題之間不包含公共的子子問題。

              上述的第一條特征是絕大多數(shù)問題都可以滿足的,因為問題的計算復雜性一般是隨著問題規(guī)模的增加而增加;第二條特征是應用分治法的前提它也是大多數(shù)問題可以滿足的,此特征反映了遞歸思想的應用;第三條特征是關鍵,能否利用分治法完全取決于問題是否具有第三條特征,如果具備了第一條和第二條特征,而不具備第三條特征,則可以考慮用貪心法或動態(tài)規(guī)劃法。第四條特征涉及到分治法的效率,如果各子問題是不獨立的則分治法要做許多不必要的工作,重復地解公共的子問題,此時雖然可用分治法,但一般用動態(tài)規(guī)劃法較好。

              分治法的基本步驟

              分治法在每一層遞歸上都有三個步驟:

              分解:將原問題分解為若干個規(guī)模較小,相互獨立,與原問題形式相同的子問題;

              解決:若子問題規(guī)模較小而容易被解決則直接解,否則遞歸地解各個子問題

              合并:將各個子問題的解合并為原問題的解。

              它的一般的算法設計模式如下:

              Divide-and-Conquer(P)

              1. if |P|≤n0

              2. then return(ADHOC(P))

              3. 將P分解為較小的子問題 P1 ,P2 ,...,Pk

              4. for i←1 to k

              5. do yi ← Divide-and-Conquer(Pi) △ 遞歸解決Pi

              6. T ← MERGE(y1,y2,...,yk) △ 合并子問題

              7. return(T)

              其中|P|表示問題P的規(guī)模;n0為一閾值,表示當問題P的規(guī)模不超過n0時,問題已容易直接解出,不必再繼續(xù)分解。ADHOC(P)是該分治法中的基本子算法,用于直接解小規(guī)模的問題P。因此,當P的規(guī)模不超過n0時直接用算法ADHOC(P)求解。算法MERGE(y1,y2,...,yk)是該分治法中的合并子算法,用于將P的子問題P1 ,P2 ,...,Pk的相應的解y1,y2,...,yk合并為P的解。

              分治法的復雜性分析

              一個分治法將規(guī)模為n的問題分成k個規(guī)模為n/m的子問題去解。設分解閥值n0=1,且adhoc解規(guī)模為1的問題耗費1個單位時間。再設將原問題分解為k個子問題以及用merge將k個子問題的解合并為原問題的解需用f(n)個單位時間。用T(n)表示該分治法解規(guī)模為|P|=n的問題所需的計算時間,則有:

                   

              通過迭代法求得方程的解:

                  

              遞歸方程及其解只給出n等于m的方冪時T(n)的值,但是如果認為T(n)足夠平滑,那么由n等于m的方冪時T(n)的值可以估計T(n)的增長速度。通常假定T(n)是單調上升的,從而當mi≤n<mi+1時,T(mi)≤T(n)<T(mi+1)。

          posted on 2009-11-06 13:01 Werther 閱讀(445) 評論(0)  編輯  收藏 所屬分類: 10.Java
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