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307
LeetCodeClassification/1.分治.md Normal file
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## 分治
### 引文
MapReduce（分治算法的应用） 是 Google 大数据处理的三驾马车之一，另外两个是 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。
尽管开发一个 MapReduce 看起来很高深，感觉遥不可及。实际上，万变不离其宗，它的本质就是分治算法思想，分治算法。如何理解分治算法？为什么说 MapRedue 的本质就是分治算法呢？
### 主要思想
分治算法的主要思想是将原问题**递归地分成**若干个子问题，直到子问题**满足边界条件**，停止递归。将子问题逐个击破(一般是同种方法)，将已经解决的子问题合并，最后，算法会**层层合并**得到原问题的答案。
### 分治算法的步骤
* 分：**递归地**将问题**分解**为各个的子**问题**(性质相同的、相互独立的子问题)；
* 治：将这些规模更小的子问题**逐个击破**；
* 合：将已解决的子问题**逐层合并**，最终得出原问题的解；
![](https://img-blog.csdnimg.cn/20200408204450701.png)
### 分治法适用的情况
* 原问题的**计算复杂度**随着问题的规模的增加而增加。
* 原问题**能够被分解**成更小的子问题。
* 子问题的**结构和性质**与原问题一样，并且**相互独立**，子问题之间**不包含**公共的子子问题。
* 原问题分解出的子问题的解**可以合并**为该问题的解。
### 伪代码
```python
def divide_conquer(problem, paraml, param2,...):
# 不断切分的终止条件
if problem is None:
print_result
return
# 准备数据
data=prepare_data(problem)
# 将大问题拆分为小问题
subproblems=split_problem(problem, data)
# 处理小问题，得到子结果
subresult1=self.divide_conquer(subproblems[0],p1,..…)
subresult2=self.divide_conquer(subproblems[1],p1,...)
subresult3=self.divide_conquer(subproblems[2],p1,.…)
# 对子结果进行合并 得到最终结果
result=process_result(subresult1, subresult2, subresult3,...)
```
### 举个栗子
​ 通过应用举例分析理解分治算法的原理其实并不难，但是要想灵活应用并在编程中体现这种思想中却并不容易。所以，这里这里用分治算法应用在排序的时候的一个栗子，加深对分治算法的理解。
相关概念：
- **有序度**：表示一组数据的有序程度
- **逆序度**：表示一组数据的无序程度
一般通过**计算有序对或者逆序对的个数**，来表示数据的有序度或逆序度。
假设我们有 `n` 个数据，我们期望数据从小到大排列，那完全有序的数据的有序度就是 $n(n-1)/2$，逆序度等于 0；相反，倒序排列的数据的有序度就是 0，逆序度是 $n(n-1)/2$。
**Q：如何编程求出一组数据的有序对个数或者逆序对个数呢？**
因为有序对个数和逆序对个数的求解方式是类似的，所以这里可以只思考逆序对（常接触的）个数的求解方法。
- 方法1
- 拿数组里的每个数字跟它后面的数字比较，看有几个比它小的。
- 把比它小的数字个数记作 `k`，通过这样的方式，把每个数字都考察一遍之后，然后对每个数字对应的 `k` 值求和
- 最后得到的总和就是逆序对个数。
- 这样操作的时间复杂度是$O(n^2)$（需要两层循环过滤）。那有没有更加高效的处理方法呢？这里尝试套用分治的思想来求数组 A 的逆序对个数。
- 方法2
- 首先将数组分成前后两半 A1 和 A2，分别计算 A1 和 A2 的逆序对个数 K1 和 K2
- 然后再计算 A1 与 A2 之间的逆序对个数 K3。那数组 A 的逆序对个数就等于 K1+K2+K3。
- 注意使用分治算法其中一个要求是，**子问题合并的代价不能太大**，否则就起不了降低时间复杂度的效果了。
- **如何快速计算出两个子问题 A1 与 A2 之间的逆序对个数呢？这里就要借助归并排序算法了。（这里先回顾一下归并排序思想）**如何借助归并排序算法来解决呢？归并排序中有一个非常关键的操作，就是将两个有序的小数组，合并成一个有序的数组。实际上，在这个合并的过程中，可以计算这两个小数组的逆序对个数了。每次合并操作，我们都计算逆序对个数，把这些计算出来的逆序对个数求和，就是这个数组的逆序对个数了。
### 算法应用
#### [169. 多数元素](https://leetcode-cn.com/problems/majority-element/)
* 题目描述
给定一个大小为 n 的数组，找到其中的众数。众数是指在数组中出现次数大于 [n/2] 的元素。
你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在众数。
示例 1:
```python
输入: [3,2,3]
输出: 3
```
示例 2:
```python
输入: [2,2,1,1,1,2,2]
输出: 2
```
* 解题思路
* 确定切分的终止条件
直到所有的子问题都是长度为 1 的数组，停止切分。
* 准备数据，将大问题切分为小问题
递归地将原数组二分为左区间与右区间，直到最终的数组只剩下一个元素，将其返回
* 处理子问题得到子结果，并合并
- 长度为 1 的子数组中唯一的数显然是众数，直接返回即可。
- 如果它们的众数相同，那么显然这一段区间的众数是它们相同的值。
- 如果他们的众数不同，比较两个众数在整个区间内出现的次数来决定该区间的众数
* 代码
```python
class Solution(object):
def majorityElement2(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
# 【不断切分的终止条件】
if not nums:
return None
if len(nums) == 1:
return nums[0]
# 【准备数据，并将大问题拆分为小问题】
left = self.majorityElement(nums[:len(nums)//2])
right = self.majorityElement(nums[len(nums)//2:])
# 【处理子问题，得到子结果】
# 【对子结果进行合并 得到最终结果】
if left == right:
return left
if nums.count(left) > nums.count(right):
return left
else:
return right
```
#### [53. 最大子序和](https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/)
* 题目描述
给定一个整数数组 `nums` ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
示例:
```
输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大为6。
```
* 解题思路
* 确定切分的终止条件
直到所有的子问题都是长度为 1 的数组，停止切分。
* 准备数据，将大问题切分为小问题
递归地将原数组二分为左区间与右区间，直到最终的数组只剩下一个元素，将其返回
* 处理子问题得到子结果，并合并
- 将数组切分为左右区间
- 对与左区间：从右到左计算左边的最大子序和
- 对与右区间：从左到右计算右边的最大子序和
- 由于左右区间计算累加和的方向不一致，因此，左右区间直接合并相加之后就是整个区间的和
- 最终返回左区间的元素、右区间的元素、以及整个区间(相对子问题)和的最大值
* 代码
```python
class Solution(object):
def maxSubArray(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
# 【确定不断切分的终止条件】
n = len(nums)
if n == 1:
return nums[0]
# 【准备数据，并将大问题拆分为小的问题】
left = self.maxSubArray(nums[:len(nums)//2])
right = self.maxSubArray(nums[len(nums)//2:])
# 【处理小问题，得到子结果】
#　从右到左计算左边的最大子序和
max_l = nums[len(nums)//2 -1] # max_l为该数组的最右边的元素
tmp = 0 # tmp用来记录连续子数组的和
for i in range( len(nums)//2-1 , -1 , -1 ):# 从右到左遍历数组的元素
tmp += nums[i]
max_l = max(tmp ,max_l)
# 从左到右计算右边的最大子序和
max_r = nums[len(nums)//2]
tmp = 0
for i in range(len(nums)//2,len(nums)):
tmp += nums[i]
max_r = max(tmp,max_r)
# 【对子结果进行合并 得到最终结果】
# 返回三个中的最大值
return max(left,right,max_l+ max_r)
```
#### [50. Pow(x, n)](https://leetcode-cn.com/problems/powx-n/)
* 题目描述
实现 `pow(x, n) `，即计算 `x` 的 `n` 次幂函数。
示例 1:
```
输入: 2.00000, 10
输出: 1024.00000
```
示例 2:
```
输入: 2.10000, 3
输出: 9.26100
```
示例 3:
```
输入: 2.00000, -2
输出: 0.25000
解释: 2-2 = 1/22 = 1/4 = 0.25
```
说明:
`-100.0 < x < 100.0`
`n `是 32 位有符号整数，其数值范围是$[−2^{31}, 2^{31} − 1] $。
* 解题思路
* 确定切分的终止条件
对`n`不断除以2，并更新`n`，直到为0，终止切分
* 准备数据，将大问题切分为小问题
对`n`不断除以2，更新
* 处理子问题得到子结果，并合并
* `x`与自身相乘更新`x`
* 如果`n%2 ==1`
- 将`p`乘以`x`之后赋值给`p`(初始值为1)，返回`p`
* 最终返回`p`
* 代码
```python
class Solution(object):
def myPow(self, x, n):
"""
:type x: float
:type n: int
:rtype: float
"""
# 处理n为负的情况
if n < 0 :
x = 1/x
n = -n
# 【确定不断切分的终止条件】
if n == 0 :
return 1
# 【准备数据，并将大问题拆分为小的问题】
if n%2 ==1:
# 【处理小问题，得到子结果】
p = x * self.myPow(x,n-1)# 【对子结果进行合并 得到最终结果】
return p
return self.myPow(x*x,n/2)
```
### 参考资料
[五大常用算法之一：分治算法](https://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741370.html)
[你不知道的 Python 分治算法](https://gitchat.csdn.net/activity/5d39b22ba2a28a54fc0090f7?utm_source=so#1?utm_source=so&utm_source=so)