分治法是乙個廣泛的概念
// 往往是在merge階段搞名堂，真正解決問題。
2 簡化重複計算
1.1 最大子陣列問題
原本需要n^2時間，而發現跨越中點的（確定了中間一點的）最大子陣列可以在o(n)時間內解決，
於是分治：t(n) = 2t(n/2) + o(n)
=> o(nlgn)
1.2 最近點對問題（二維歐幾里得距離）
原本需要兩兩遍歷一遍o(n^2)，而發現跨域中線的點對可以在o(n)時間內解決，
於是分治：t(n) = 2t(n/2) + o(n)
=> o(nlgn)
1.3 找陣列中數量過半的那個元素，不存在序關係，只能比較是否相同
該陣列平均分為兩部分，則主元素為兩部分中至少一部分的主元素，故而：
遞迴地查詢兩部分p1, p2的主元素m1, m2，若
m1和m2相同，則即為主元素；
m1和m2不同，則主元素必為m1, m2中的乙個，o(n)遍歷一遍p1, p2就可以找出；
t(n) = 2t(n/2) + o(n)
對於這個問題，選用分治法是因為：
1.在merge階段，可以巧妙地用o(n)實現，而非直接處理所需的o(n^2)；
2.化分出的微小子問題可以輕易的解決。
仍需指出，存在著比分治更快的演算法，在o(n)時間內兩兩遍歷每個元素，若兩個元素不同，則刪去它們，這樣不影響剩餘部分的主元素。
2.1 大整數乘法
通過觀察，簡化了需要重複計算的部分
2.2 矩陣乘法的strassen乘法
矩陣四等分後乘法直接計算不會比樸素演算法快，而在細分發現了重複計算的部分，於是可以省略
2.3 快速冪
在計算冪次乘法的過程中發現了需要重複計算的部分，於是可以簡化計算；
本質上，是把較高次冪的運算化分為較低次冪的計算，細分出來的較低次冪容易快速計算，再把它merge起來，分治思想是這樣體現的。
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