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一.采用分治策略：将原问题划分成n个规模较小的但结构和原问题相同的子问题，递归解决这些子问题后合并各个结果从而得到原问题的解。
二.分治策略的步骤：
总的来说就是递归分解问题至能直接求解，然再将各子问题的结果合并在一起从而得到原问题的解
三.归并排序（以整数排序为例）
3.1将待排序的数组为左右两个组单独排序，然后合并左右两个已排序好的数组，不断递归这个过程知道数组大小为1
3.2伪代码
merge_sort(A, start, end) //A为待排序数组， start和end分别为需要排序的部分的开始和结束的元素下标
if start < end //问题不能直接求解，需要分解
m = (start + end) / 2 //找出中间位置
merge_sort(start, m) //对左半部分排序
merge_sort(m+1, end) //对右半部分排序
merge(A, start, m, end) //合并左右两部分
3.3merge(A, start, m, end)函数
A为数组， start、m和end为开始、中间和结束下标
merge(A, start, m, end)
left_size = m - start
right_size = end - m + 1
L[left_size] = {0}
R[right_size] = {0}
for i = 0 to (left_size -1)
L[i] = A[start+i]
for j = 0 to (right_size -1)
R[j] = A[m + j]
i = 0
j = 0
for n = start to end
if L[i] <= R[j]
A[n] = L[i]
++i
else
A[n] = R[j]
++j
四.Python代码
import sys def merge(A, start, middle, end): arr_left = A[start : middle + 1] arr_right = A[middle + 1 : end + 1] i = 0; j = 0; left_len = len(arr_left) right_len = len(arr_right) for n in range(start, end + 1): if arr_left[i] <= arr_right[j]: A[n] = arr_left[i] i = i + 1 if i >= left_len: #左边的已经比较完，直接将剩下的右边赋值给A A[n+1 : n + right_len - j + 1] = arr_right[j : ] return None else: A[n] = arr_right[j] j = j + 1 if j >= right_len: #右边的已经比较完，直接将剩下的左边赋值给A A[n+1 : n + left_len - i + 1] = arr_left[i : ] return None def merge_sort(A, start, end): if start < end: middle = (end + start) / 2 merge_sort(A, start, middle) merge_sort(A, middle + 1, end) merge(A, start, middle, end) def main(argv=None): A = [9, 3, 10, 34, 25, 11, 100, 29, 64, 82, 55, 43, 73] print "before : ", A merge_sort(A, 0, len(A) - 1) print "after : ", A if __name__ == "__main__": sys.exit(main())
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原文地址：http://www.cnblogs.com/naturelight/p/5595307.html
