分治法往往運用於解決較為大型的問題，在處理大型問題的時間上(t(n)=一（nlgn）)相較於暴力求解有著極大的優勢，以下為分治法進行操作的具體步驟：
分解步驟：由於處理的問題較為大型，故分解成形式一致但規模較小的子問題對於問題的處理效率大有裨益，個人認為這也是分治法的核心。
解決步驟：用遞迴求解出子問題。當子問題的規模足夠小的時候，停止遞迴，直接求解。
合併步驟：通過歸併將子問題組合求出原問題的解。
1． 最大子陣列問題
2． 矩陣乘法的運算（strassen演算法）
等等。。。
以下先給出偽**：
find-max-crossing-subarray(a,low,mid,high)
left-sum=-∞
sum=0
for i=mid downto low
sum=sum+a[i]
if sum>left-sum
left-sum=sum
max-left=i
right-sum=-∞
sum=0
for j=mid+1 to high
sum=sum+a[i]
if sum>right-sum
right-sum=sum
max-right=j
return(max-left,max-right,left-sum+right-sum)
find-maximum-subarray
（a,low,high）
if high==low
return(low,high,a[low])
else mid=[(low+high)/2] （
left-low,left-high,left-sum
）= find-maximum-subarray
（a,low,high）
(right-low,right-high,right-sum)= find-maximum-subarray
（a,low,high）
(cross-low,cross-high,cross-sum)= find-max-crossing-subarray(a,low,mid,high)
if left-sum>=right-sum and left-sum>=cross-sum
return(right-low,left-high,left-sum)
elseif right-sum>=left-sum and right-sum>=cross-sum
return(right-low,left-high,left-sum)
else return(cross-low,cross-high,cross-sum)
思路：取中點作為乙個定位軸，則最小子陣列的位置就有三種情況軸右邊，軸左邊，軸上，以這個思路把軸兩邊的子陣列再次細分，這個過程我稱之為遞迴中的遞過程，在觸底即high==low
時開始進行歸，每次歸的都是當前定位軸所成子陣列的最大子陣列（子陣列中的子陣列），當進行到最後便是原陣列中的最大子陣列。
square-matrix-multiply-recursive(a,b)
n=a.rows
let c be a new n*n matrix
if n==1
c11=a11*b11
else partition a,b and c as in equations n/2*n/2 matrix1
c11= square-matrix-multiply-recursive(a11,b11)+square-matrix-multiply-recursive(a12,b21)
c12= square-matrix-multiply-recursive(a11,b12)+square-matrix-multiply-recursive(a12,b22)
c21= square-matrix-multiply-recursive(a21,b11)+square-matrix-multiply-recursive(a22,b21)
c22= square-matrix-multiply-recursive(a21,b12)+square-matrix-multiply-recursive(a22,b22)
return c
1: b= c同理
思路：此思路僅為偶數階矩陣適用
遞：先將大的矩陣按左上，左下，右上，右下平均分成4個小矩陣，照此細分直到觸底即n=2為止，此時的矩陣乘法就可變為唯一不變的四個式子。
歸：將算出的新矩陣即c，與另乙個新矩陣c2再次做矩陣運算，如此歸併直到成為原來的矩陣為止。
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