标签：space str end 元素 时间复杂度 快速 解决 前缀和 复杂
分治法的思想：
分治法的思想是分开求解然后合并。分治法的思想在很多算法中都广泛使用，例如二分查找，归并排序，快速排序。
分治法的主要步骤；
1、 划分问题：把问题分为子问题。
2、 递归求解：递归解决问题。
3、 合并问题：合并子问题得到原问题的解。
典型例题：
给出一个数组n的序列A1，A2，------An，求最大连续和。
看到这里，我们不免想到了使用数组前缀和来求解，但在n足够大时，最坏的情况下，时间复杂度为O(n^2);可能会超时。但是使用分治法，时间复杂度为n*log2（n）；
代码：
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N=10010;
int a[N];
int n,sum;
int maxsum(int x,int y)
{
//printf("11\n");
if(y-x==1) return a[x]; //只有一个元素直接返回
int v,L,R,maxs;
int m=x+(y-x)/2; //划分区间为[x，m)和[m,y);
maxs=max(maxsum(x,m),maxsum(m,y)) ;//递归求解
v=0;L=a[m-1];
for(int i=m-1;i>=x;i--) L=max(L,v+=a[i]); //合并（1）———从分界点到左的最大连续和
v=0;R=a[m];
for(int i=m;i<y;i++) R=max(R,v+=a[i]); //合并（2）———从分界点到右的最大连续和
return max(maxs,L+R); //把子问题的解与L和R比较
}
int main()
{
cin>>n;
for(int i=1;i<=n;i++)
cin>>a[i];
cout<<maxsum(1,n+1)<<endl;
return 0;
}
标签：space str end 元素 时间复杂度 快速 解决 前缀和 复杂
原文地址：https://www.cnblogs.com/tqll/p/12342684.html
