文章目录
- 算法概念
- 算法例子
- 字符串中小写转大写
- 求X^n问题
算法概念
- 分治算法(divide and conquer)算法的核心思想其实就是"分而治之",将原问题划分成n个规模较小,并且结构与原问题相似的子问题,递归地解决这些子问题,然后再合并其结果,然后就会得到原问题的解。
- 分治和递归的区别:分治算法是种处理问题的思想,递归式一种编程技巧。
- 分治算法的递归实现中,每一层递归都会涉及三个操作:
分解:将原问题分解成一系列子问题;
解决:递归地求解各个子问题,若子问题足够小,则直接求解;
合并:将子问题地结果合并成原问题。
分治算法典型地例子就是归并排序,具体请参考本人另一篇博客:算法(十)归并排序
算法例子
字符串中小写转大写
将字符串中的小写字母转化为大写字母,“abcde”转化为"ABCDE",我们可以利用分治的思想将整个字符串转化成一个一个的字符处理。
代码实现:
package com.xxliao.algorithms.divide_conquer;
/**
* @author xxliao
* @description: 将字符串中的小写字母转化为大写字母
* “abcde”转化为"ABCDE"
* 我们可以利用分治的思想将整个字符串转化成一个一个的字符处理
* @date 2024/5/31 21:35
*/
public class Demo01 {
public static void main(String[] args) {
String ss="abcde";
System.out.println(toUpCase(ss.toCharArray(),0));
}
/**
* @description 将char[] 中小写字母转大写字母
* @author xxliao
* @date 2024/5/31 21:39
*/
public static char[] toUpCase(char[] array,int i){
if(i>=array.length)
// 递归结束条件
return array;
// 解决:递归地求解各个子问题,若子问题足够小,则直接求解
array[i]=toUpCaseUnit(array[i]);
// 向下递归
return toUpCase(array,i+1);
}
/**
* @description char字符,小写转大写
* @author xxliao
* @date 2024/5/31 21:39
*/
public static char toUpCaseUnit(char c){
int n=c;
if (n<97 || n>122){
return ' ';
}
return (char)Integer.parseInt(String.valueOf(n-32));
}
}
演示结果:
求X^n问题
比如: 2^10 2的10次幂
采用分治法
2^10拆成
代码实现:
package com.xxliao.algorithms.divide_conquer;
/**
* @author xxliao
* @description: 比如: 2^10 2的10次幂
* 采用分治法
* @date 2024/5/31 21:44
*/
public class Demo02 {
public static void main(String[] args) {
System.out.println( dividpow(2,10) );
}
public static int dividpow(int x,int n){
//递归结束 任何数的1次方都是它本身
if(n==1){
return x;
}
//每次分拆成幂的一半
int half=dividpow(x,n/2);
//偶数
if(n%2==0){
return half*half;
}
else{
return half*half*x;
}
}
}
演示结果: