I have a date with Algorthim.

一时失言乱红尘 2022-06-17 05:25 128阅读 0赞

# I have a date with Algorthim #

![寻找算法][SouthEast]

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*  **算法之旅第一步–分治**  
    ![分治][SouthEast 1]
    
     *  **基本定义:**  
        
        
         *  在计算机科学中, 分治法是一种很重要的算法.
         *  字面上的解释是”分而治之”, 就是把一个复杂的问题分成两个或多个(两个或两个以上)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解的合并.
         *  这个技巧是很多高效算法的基础, 如排序算法(快速排序，归并排序), 傅立叶变换(快速傅立叶变换)……
         *  任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其`规模`有关.
         *  问题的规模越小, 越容易直接求解, 解题所需的计算时间也越少.
         *  例如:  
            
            
             *  对于n个元素的排序问题, 当n=1时, 不需任何计算.
             *  n=2时, 只要作一次比较即可排好序.
             *  n=3时只要作3次比较即可, … .
             *  而当n较大时, 问题就不那么容易处理了.
             *  要想直接解决一个规模较大的问题, 有时是相当困难的.  
                ![汉诺塔的问题][SouthEast 2]

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*  **基本思想和策略:**  
    
    
     *  分治法的设计思想是:  
        
        
         *  将一个难以直接解决的大问题, 分割成一些规模较小的相同问题, 以便各个击破, 分而治之.
     *  分治策略是:  
        
        
         *  对于一个规模为n的问题, 若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决, 否则将其分解为`k个规模较小的子问题`, 这些子问题`互相独立`且与`原问题形式相同`, 递归地解这些子问题，然后将各`子问题的解合并得到原问题的解`. 这种算法设计策略叫分治法.
     *  如果原问题可分割成k个子问题, `1<k≤n`, 且这些`子问题都可解`并可`利用这些子问题的解求出原问题的解`，那么这种分治法就是可行的.
     *  由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便.
     *  在这种情况下，反复应用分治手段，可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小，最终使子问题缩小到很容易直接求出其解. ->这自然导致递归过程的产生.
     *  `分治`与`递归`像一对孪生兄弟，经常同时应用在算法设计之中，并由此产生许多高效算法.  
        ![忘不了的PPT首页][PPT]

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*  **分治法的统治领域:**  
    
    
     *  分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征:  
        
        
         *  a. 该问题的规模`缩小到一定的程度`就可以`容易地解决`;
         *  b. 该问题可以分解为`若干个规模较小的相同问题`，即该问题具有`最优子结构性质`;
         *  c. 利用该问题分解出的`子问题的解可以合并为该原问题的解`;
         *  d. 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子子问题.
     *  第一条特征是绝大多数问题都可以满足的, 因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加;
     *  第二条特征是应用分治法的前提它也是大多数问题可以满足的, 此特征反映了`递归思想`的应用;
     *  第三条特征是关键, 能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征, 如果具备了第一条和第二条特征, 而不具备第三条特征, 则可以考虑用`贪心法`或`动态规划法`.
     *  第四条特征涉及到分治法的效率, 如果各子问题是不独立的则分治法要做许多不必要的工作, 重复地解公共的子问题, 此时虽然可用分治法, 但一般用动态规划法较好.

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*  **分治法的解析步骤:**
    
     *  分治法在每一层递归上都有三个步骤：  
        
        
         *  step1 分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同的子问题;
         *  step2 解决：若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题;
         *  step3 合并：将各个子问题的解合并为原问题的解.
     *  它的一般的算法设计模式如下：
        
            Divide-and-Conquer(P)
            
            1. if |P|≤n0
            
            2. then return(ADHOC(P))
            
            3. 将P分解为较小的子问题 P1 ,P2 ,...,Pk
            
            4. for i←1 to k
            
            5. do yi ← Divide-and-Conquer(Pi) △ 递归解决Pi
            
            6. T ← MERGE(y1,y2,...,yk) △ 合并子问题
            
            7. return(T)
     *  其中`|P|`表示问题`P的规模`;
     *  `n0`为一阈值，表示当问题P的规模不超过n0时，问题已容易直接解出，不必再继续分解.
     *  `ADHOC(P)`是该分治法中的基本子算法，用于直接解小规模的问题P.
     *  因此，当P的规模不超过n0时直接用算法ADHOC(P)求解.
     *  算法`MERGE(y1,y2,...,yk)`是该分治法中的合并子算法，用于将P的子问题`P1 ,P2 ,...,Pk`的相应的解`y1,y2,...,yk`合并为P的解.

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*  **分治法的复杂性分析:**  
    
    
     *  一个分治法将规模为n的问题分成`k个规模为n／m的子问题`去解.
     *  设分解阀值`n0=1`, 且`adhoc`解规模为1的问题耗费1个单位时间.
     *  再设将原问题分解为k个子问题以及用merge将k个子问题的解合并为原问题的解需用f(n)个单位时间.
     *  用T(n)表示该分治法解规模为|P|=n的问题所需的计算时间，则有:  
        
        
         *  `T（n）= k*T(n/m)+f(n)`
         *  通过迭代法求得方程的解:
         *  递归方程及其解只给出n等于m的方幂时T(n)的值，但是如果认为T(n)足够平滑，那么由n等于m的方幂时T(n)的值可以估计T(n)的增长速度.
         *  通常假定T(n)是单调上升的，从而当`mi≤n<mi+1`时，`T(mi)≤T(n)<T(mi+1)`.

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*  **分治法的思维过程:**  
    
    
     *  实际上就是类似于`数学归纳法`，找到`解决本问题的求解方程公式`，然后根据`方程公式设计递归程序`.  
        
        
         *  1、一定是先找到`最小问题规模时`的求解方法;(数学归纳法的初始值已知(n = 0; 函数方程的值))
         *  2、然后考虑随着问题规模增大时的求解方法;(数学归纳法的n = n-1时的函数值).
         *  3、找到求解的递归函数式后（各种规模或因子），设计递归程序即可.(根据n = 0 -> n = n-1的函数变化过程得到n = n的值, 从而得出函数的解).

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> JackDan9 Thinking.  
> 《Algorthim》Book.

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[SouthEast 1]: /images/20220617/faf3f2121e5e492f93b36fffd1a48b24.png
[SouthEast 2]: /images/20220617/889cde9e836e4ef1953b000dbaba9f1e.png
[PPT]: /images/20220617/9e31cfc9b4dc422cb76449c28a920d2b.png