分治 & 回溯 肌肉记忆

重复性 重复性 重复性

找重复性、分解问题、然后解决问题

组合子问题

分治 DIvider & Conquer

python

def divide_conquer(problem, param1, param2, ...) {
      # recursion terminator 
      if problem is None:
            print_result;
            return;
      # prepare data
      data = prepare_data(problem);
      subproblems = split_problem(problem, data);
      # conquer subproblems
      subresult1 = self.divide_conquer(subproblems[0], p1, ...);
      subresult2 = self.divide_conquer(subproblems[1], p1, ...);
      subresult3 = self.divide_conquer(subproblems[2], p1, ...);
      ...
      # process and generate the final result
      result = process(subresult1, subresult2, subresult3., ..);
}

javascript

function divide_conquer(problem, param1, param2) {
  // recursion terminator
  if (problem === null) {
    process result;
    return;
  }

  // prepare data
  data = preprare_data(problem);
  subproblems = split_problem(problem, data);

  // conquer subproblems
  subresult1 = self.divide_conquer(subproblems[0], p1, ...);
  subresult2 = self.divide_conquer(subproblems[1], p1, ...);
  subresult3 = self.divide_conquer(subproblems[2], p1, ...);

  // process and generate the final result
  result = process_result(subresult1, subresult2, subresult3);

  // revert the current level status

回溯

回溯法采用试错的思想，它尝试分步骤的去解决一个问题，在分步解决问题的过程中，当它通过尝试发现现有的分步答案不能得到有效的正确解答的时候，它将取消上一步甚至是上几步的计算，再通过其他的可能的分步解答再次尝试寻找问题的答案。

回溯法通常用最简单的递归方法来实现，在反复重复上述的步骤后可能出现两种情况：

• 找到一个可能存在的正确的答案
• 在尝试了所有可能的分步方法后宣告该问题没有答案
  在最坏的情况下，回溯法会导致一次复杂度为指数时间的计算。