分治法類似於二叉樹法，將乙個大問題，分成兩個小問題解決。由於子問題與母問題有相同的屬性，也就是一類問題，分步解決問題。這裡用歸併排序舉例。
如果不用分治法，a1與a2到an每個數比較，進行n-1次，a2進行n-2次，總次數為（n-1+1）*（n-1）=n^2-n一般排序為o(n^2)，時間複雜度較高。
採用分治法，使子物件的元素個數為母物件的二分之一，問題變成了兩個。然後，再次進行分治，共計分治log2（n），也就是共計大步驟次數為log2（n）,每步共計比較n/2次。總次數log2(n)*n/2，時間複雜度為o(logn*n)。
分治法，是將大資料分成小資料，按步驟求出最優解。小資料處理便每個子問題為n*n/4次運算，增加兩倍子問題，從而計算量減少n*n/2次，由此反覆，總計算量為n*log2（n）。
關於時間複雜度
1.演算法複雜度分為 時間複雜度和空間複雜度。作用 時間複雜度是度量演算法執行的時間長短 而空間複雜度是度量演算法所需儲存空間的大小。2.一般情況下，演算法的基本操作重複執行的次數是模組n的某乙個函式f n 因此，演算法的時間複雜度記做 t n o f n 分析 隨著模組n的增大，演算法執行的時間的...
關於時間複雜度
關於時間複雜度 o 的定義 若f n 是正整數n的乙個函式，則o f n 表示 m 0 使得當n n0時，f n m f n0 表示時間複雜度的階有 o 1 常量時間階 o n 線性時間階 o n 對數時間階 o n n 線性對數時間階 o n k k 2，k次方時間階 例 兩個n階方陣的乘法 fo...
關於時間複雜度和空間複雜度
如何判別乙個演算法的好壞 首先，這個演算法必須是正確的 其次，好的演算法應具有幸福感，便於人們理解和交流，並且是機器可執行的。這個演算法還需要足夠健壯，即當輸入的資料非法或不合理時，也能適當的做出正確的反應或進行相應的處理 最後它還必須擁有高效率和低儲存量要求。也就是時間複雜度和空間複雜度佔的地方越...