分治法指的是什么呢

分治法指的是将原问题递归地分成若干个子问题，直到子问题满足边界条件，停止递归，将子问题逐个解决（一般是同种方法），将已经解决的子问题合并，最后，算法会层层合并得到原问题的答案。

分治算法步骤：

分：递归地将问题分解为各个的子问题（性质相同的，相互独立的子问题）。

治：将这些规模更小的子问题逐个击破。

合：将已解决的问题逐层合并，最终得出原问题的解。

分治法适用条件

1、问题的规模缩小到一定的规模就可以较容易地解决。

2、问题可以分解为若干个规模较小的模式相同的子问题，即该问题具有最优子结构性质。

3、合并问题分解出的子问题的解可以得到问题的解。

4、问题所分解出的各个子问题之间是独立的，即子问题之间不存在公共的子问题。

生活中用分治法解决问题的案例如下：

找出伪币

给你一个装有16个硬币的袋子。16个硬币中有一个是伪造的，并且那个伪造的硬币比真的硬币要轻一些。你的任务是找出这个伪造的硬币。为了帮助你完成这一任务，将提供一台可用来比较两组硬币重量的仪器，利用这台仪器，可以知道两组硬币的重量是否相同。

比较硬币1与硬币2的重量。假如硬币1比硬币2轻，则硬币1是伪造的；假如硬币2比硬币1轻，则硬币2是伪造的。这样就完成了任务。假如两硬币重量相等，则比较硬币3和硬币4。同样，假如有一个硬币轻一些，则寻找伪币的任务完成。

假如两硬币重量相等，则继续比较硬币5和硬币6。按照这种方式，可以最多通过8次比较来判断伪币的存在并找出这一伪币。

另外一种方法就是利用分而治之方法。假如把16个硬币的例子看成一个大的问题。

第一步，把这一问题分成两个小问题。随机选择8个硬币作为第一组称为A组，剩下的8个硬币作为第二组称为B组。这样，就把16个硬币的问题分成两个8硬币的问题来解决。

第二步，判断A和B组中是否有伪币。可以利用仪器来比较A组硬币和B组硬币的重量。假如两组硬币重量相等，则可以判断伪币不存在。假如两组硬币重量不相等，则存在伪币，并且可以判断它位于较轻的那一组硬币中。

最后，在第三步中，用第二步的结果得出原先1 6个硬币问题的答案。若仅仅判断硬币是否存在，则第三步非常简单。无论A组还是B组中有伪币，都可以推断这1 6个硬币中存在伪币。因此，仅仅通过一次重量的比较，就可以判断伪币是否存在。

假设需要识别出这一伪币。把两个或三个硬币的情况作为不可再分的小问题。注意如果只有一个硬币，那么不能判断出它是否就是伪币。在一个小问题中，通过将一个硬币分别与其他两个硬币比较，最多比较两次就可以找到伪币。

这样16硬币的问题就被分为两个8硬币（A组和B组）的问题。通过比较这两组硬币的重量，可以判断伪币是否存在。如果没有伪币，则算法终止。否则继续划分这两组硬币来寻找伪币。假设B是轻的那一组，因此再把它分成两组，每组有4个硬币。

称其中一组为B1，另一组为B2。比较这两组，肯定有一组轻一些。如果B1轻，则伪币在B1中，再将B1又分成两组，每组有两个硬币，称其中一组为B1a，另一组为B1b。比较这两组，可以得到一个较轻的组。

由于这个组只有两个硬币，因此不必再细分。比较组中两个硬币的重量，可以立即知道哪一个硬币轻一些。较轻的硬币就是所要找的伪币。

扩展资料：

解题步骤

分治法解题的一般步骤：

（1）分解，将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题；

（2）求解，当子问题划分得足够小时，用较简单的方法解决；

（3）合并，按原问题的要求，将子问题的解逐层合并构成原问题的解。

参考资料来源：百度百科-分治算法

UG12的程序排序包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序等。冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。选择排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。插入排序是一种最简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。希尔排序是一种改进的插入排序，它使用了一种更高效的插入方式来排序，它的基本思想是：先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，再对全体记录进行依次直接插入排序。归并排序是一种分治算法，它将一个大的排序问题分割成小的排序问题，然后将小的排序问题的答案合并成大的排序问题的答案。快速排序是一种分治算法，它将一个大的排序问题分割成小的排序问题，然后将小的排序问题的答案合并成大的排序问题的答案。堆排序是

1、分治

分治（即分而治之），把一个复杂的问题分成多个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解的合并。

适用场景：二分搜索、归并排序、快速排序、大整数乘法、第K小元素、最近点对、快速傅里叶变换等。

2、动态规划

动态规划法也是把问题一层一层地分解为规模逐渐减小的同类型的子问题。动态规划通常用来求最优化问题。此类问题可以有很多可行解，我们求出的是一个最优解，可能存在多个最优解。（最优子结构、公共子问题）

与分治法的区别是：分治的子问题是相互独立的，动态规划最好解决有公共子问题的，子问题相关性很大。

使用场景：矩阵连乘、钢条切割、最长公共子序列、最优二叉搜索树、流水作业调度、0/1背包问题等。

维特比算法是动态规划在HMM中的应用，维特比算法用于解决HMM的预测或者叫解码问题。

viterbi有最优解是因为HMM每一步是条件独立的！既然后面的概率和前面的没关系，那前面选最大的概率就行了。

而beam search时后面的概率依赖于前面所有的词，相当于n-gram是满的，viterbi的n-gram是2

背包问题：

>

假设12个有1个是假的，且假的比真的轻的时候。

1、两边6枚，天平轻的那边里一定有假币。

2、将轻那六枚硬币分成两边3枚，假的在轻的那边。

3、在剩下的3枚中，任意选择两枚放天平两端，如果一样重，则没放去的是假的，如果有一边是轻的，那么轻的就是了。

扩展资料：

这道问题运用到的是分治算法思想。

分治算法的基本思想是将一个规模为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。求出子问题的解，就可得到原问题的解。即一种分目标完成程序算法，简单问题可用二分法完成。

分治法解题的一般步骤：

（1）分解，将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题；

（2）求解，当子问题划分得足够小时，用较简单的方法解决；

（3）合并，按原问题的要求，将子问题的解逐层合并构成原问题的解。

利用分治策略求解时，所需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，而二分法，由于其划分的简单和均匀的特点，是经常采用的一种有效的方法，例如二分法检索。

参考资料：

右键方法名 --转到定义如果没有这个方法，那么就是 GmapManager中尚未定义GetRouteBetweenPoints方法。

如果这个GmapManager类有代码可循，那么补充这个方法代码。

如果GmapManager这个类是第三方的一个DLL引用，无法编辑。那么这个调用就是错误的。

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