【算法】分治算法
前言
所谓分治算法就是指分而治之，即将较大规模的问题分解成几个较小规模的问题，通过对较小问题的求解达到对整个问题的求解。当我们将问题分解成两个较小问题求解时的分治方法称为二分法。
比如，我们玩过最简单的猜数游戏，一开始，对方先想一个1000以内的正整数，然后你给出一个数x。对方只要回答“比x大”或者“比x小”或者“猜中”。
开始猜测是1到1000之间，你可以先猜500。运气好的一次猜中，如果比500大，显然结果不是1到500之间，那么下一次就猜501到1000。如果比500下，那么下次就猜1到499。只要每次都猜测区间的中间点，这样就可以把猜测区间缩小一半。这样不超过10次询问区间就可以缩小为1，答案就会猜中了，这就是二分的基本思想。
基本思想及策略
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做分治法。
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。
分治法适用的情况
分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征：
1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决
2) 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。
3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；
4) 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。
应用
（1）二分搜索
（11）一元三次方程求解
快速排序：
void qsort(int left, int right){ int i=left; j =right; mid=a[left+right]/2; while(i<=j){ while(a[i]<mid) i++; while(a[j>mid]) j--; if(i<=j){ swap(a[i],a[j]); i++; j--; } } if(left<j) qsort(left,j); if(i<right) qsort(i,right); }一元三次方程求解：
描述
有形如：ax3+bx2+cx+d=0 这样的一个一元三次方程。
给出该方程中各项的系数(a，b，c，d 均为实数)，并约定该方程存在三个不同实根(根的范围在-100至100之间)，且根与根之差的绝对值>=1。要求由小到大依次在同一行输出这三个实根(根与根之间留有空格)，并精确到小数点后2位。
输入
一行，包含四个实数a，b，c，d，相邻两个数之间用单个空格隔开。
输出
一行，包含三个实数，为该方程的三个实根，按从小到大顺序排列，相邻两个数之间用单个空格隔开，精确到小数点后2位。
样例输入
1.0 -5.0 -4.0 20.0
样例输出
-2.00 2.00 5.00