最近經常碰到主方法的使用，今天再這裡做乙個記錄。
有些演算法在處理乙個較大規模的問題時，往往會把問題拆分成幾個子問題，對其中的乙個或多個問題遞迴地處理，並在分治之前或之後進行一些預處理、彙總處理。這時候我們可以得到關於這個演算法複雜度的乙個遞推方程，求解此方程便能得到演算法的複雜度。
主方法master是用來利用分治策略來解決問題經常使用的時間複雜度的分析方法，眾所周知，分治策略中使用遞迴來求解問題分為三步走，分別為分解、解決和合併，所以主方法的表現形式：
t [n] = at[n/b] + f (n)（直接記為t [n] = at[n/b] + t (n^d)）
其中 a >= 1 and b > 1 是常量，其表示的意義是n表示問題的規模，a表示遞迴的次數也就是生成的子問題數，b表示每次遞迴是原來的1/b之乙個規模，f（n）表示分解和合併所要花費的時間之和。
n:父問題的樣本量
n/b:被拆成子問題的樣本量
a:該過程發生了多少次
t(n的d次方):出去子過程之外，剩下的過程時間複雜度是多少
解法：①當dlog(b) a時，時間複雜度為o(n^d)
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