先看《資料結構與演算法分析》中對分治策略的解釋：把問題分成兩個大致相等的子問題，然後再遞迴地對他們進行求解，這是「分」。「治」階段將兩個子問題的解合併到一起並可能再做些少量的附加工作，最後得到整個問題的解。
由定義可以看出，分治需要進行兩步操作："分"-->將問題恰當的劃分為需要迭代處理的兩個子問題，「治」-->將兩個子問題合併。關鍵的操作有三點：
1、如何劃分？即以怎樣的準則對整體進行劃分
2、如何遞迴？即設計怎樣的遞迴方式
3、如何合併？即用怎樣的方式將整個問題還原
劃分的準則和整個問題的還原方法千千萬，應該具體問題具體分析，而遞迴是存在一些設計準則的：
1、基準情形。即遞迴的終止條件，其必須不依賴遞迴就能解出。
2、不斷推進。每一次遞迴都必須使得求解情況向基準情形靠近。
3、設計法則。假設所有的遞迴呼叫都能夠執行，即不會出現這次遞迴成功，而下次失敗（沒有達到基準情形）的情況。從頭至尾都是進行同樣的操作，並且都不會出錯。
4、合成效益法則。求解同乙個問題的同乙個例項時，不要在不同的遞迴呼叫中作重複性的工作。意即在當前遞迴中計算出的資料，不應當在下次遞迴中在進行相同的計算。
即使有了上述準則，對遞迴還是難以理解。具體表現為：原理感覺理解的很清楚，但是很難用**來實現。目前還沒有發現什麼好的解決方法，只能寄希望於通過大量的實踐操作來理解。
下面是書上的乙個例子，感覺很不錯，拿過來分析一下：
要求：給定乙個整型數序列，求出它的最大子列和（子列是連續的）。
分析：求最大子列和，常規的方法就是用兩層迴圈，遍歷所有的子列組合，找出其中的最大值，這樣的方法的執行時間為o(n^2)，效率有些偏低，用「分治」策略來解決會有更高的效率。
分治策略分析：最大子列存在三種情況，如下圖所示
以center為基準線，則最大子列和有三種情形：基準線的左邊、基準線的右邊、包含基準線。以此類推
，左右兩邊有可以劃分為更小的以這種方式劃分的序列，直到基準情形出現——只有乙個值（left==right=center），這樣就形成了乙個遞迴的形式。最後還需要有乙個對三者的比較操作，從而將問題合併，找出最大子列和。下面是c語言的實現函式**：
//「分治「策略求解問題【子問題運用遞迴解決】
int maxsubsequencesum_2(int a, int left, int right)
center = (left+right)/2;
maxleftsum = maxsubsequencesum_2(a, left, center);//【遞迴得到左邊的最大子列和】
maxrightsum = maxsubsequencesum_2(a, center+1, right);//【遞迴得到右邊的最大子列和】
maxleftbordersum = 0; //【下面計算包含中間值的最大子列和】
leftbordersum = 0; //【可以看出分成了三個部分，兩部分用來迭代】
for(i=center; i>=left; i--) //【遞迴確實很難理解，多思考吧】
maxrightbordersum = 0;
rightbordersum = 0;
for(i=center+1; i<=right; i++)
if(maxleftsum >= maxrightsum)
else
}
遞迴與分治策略
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輸出最長公共子串 lcs 二維陣列veca記錄的是兩個字串xi和yj的lcs長度 int lcs length const string str1,const string str2,vector veca,vector vecb for j 0 j str2.length j for i 1 i ...