1.设计思想
递归：直接或间接地调用自身
分治法：将一个规模为n的难以解决的大问题划分成k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质和解法类似，递归求解这些子问题，再合并子问题的解得到原问题的解
2.求解过程
（1）划分（平衡子问题、独立子问题）
（2）求解子问题（递归、循环）
（3）合并（对算法效率影响较大）
二、例题总结 （前面5个问题运用递归策略，后面运用分治策略）1.阶乘函数
递归定义式：
递归实现：
2.Fibonacci数列
递归定义式：
递归实现：
算法改进：避免重复计算，自下而上计算，由f(0)和f(1)算出f(2)...
3.排列生成问题
递归关系：
（1）将n个元素看成由两部分组成：第一部分是第一个元素，第二部分是后面所有元素；
（2）将生成排列过程看作两步：第一步求所有可能出现在第一个位置的元素，即把第一个元素与后面所有元素交换； 第二步固定第一个元素，求后面所有元素的排列。
Perm(R)的递归算法实现：
4.整数划分问题
将正整数n表示成一系列正整数之和，称这种表示为正整数n的划分，称n的不同划分个数为正整数n的划分数，记作p(n)
5.Hanoi塔问题
6.折半查找
7.大整数乘法（算法思想>代码）
8.Strassen矩阵乘法
9.棋盘覆盖
棋盘覆盖问题(board cover problem)要求用4中不同形状的L型骨牌覆盖给定棋盘上除特殊方格以外的所有方格，且任何两个L型骨牌不得重复覆盖。
分治策略：将棋盘划分为大小相等的子棋盘，并且每个子棋盘均包含一个特殊方格，从而将原问题分解为规模较小的子问题。具体步骤如下：将2k*2k棋盘划分为4个2k-1*2k-1子棋盘，特殊方格必位于4个较小子棋盘之一中，其余3个子棋盘无特殊方格，用一个L型骨牌覆盖这3个较小棋盘的汇合处，又得到3个具有特殊方格的子棋盘，从而将原问题转换为4个较小规模的棋盘覆盖问题。递归使用这种分割，直至棋盘简化为1*1棋盘。
算法实现：
算法分析：
10.归并排序
按记录在序列中的位置对序列进行划分，稳定的算法
算法思想：
将待排序序列划分为长度大致相等的两个子序列，若子序列长度为1，则划分结束，否则继续执行划分，最后得到n个长度为1的有序子序列；
不断进行两两合并，用归并算法将它们排序；
如此继续下去，直至得到一个长度为n的有序序列。
算法实现：设将两个相邻有序子序列r[s]~r[m]和r[m+1]~r[t]合并为一个有序序列r1[s]~r1[t]，函数Merge实现合并操作。
算法分析：
11.快速排序
按照记录的值对序列进行划分，不稳定的算法
算法思想：
算法实现：
算法分析：
12.最近点对问题
给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小。(只找其中一对最近点即可)
算法思想：
（1）划分：将集合S划分为两个子集S1和S2，根据平衡子问题原则，每个子集大约包含n/2个点，设最近点对为Pi和Pj，有以下三种情况：
①Pi和Pj均在S1中；
②Pi和Pj均在S2中；
③Pi在S1中，Pj在S2中。
（2）求解子问题：情况①②可递归求解：l为S中各点x坐标的中位数，垂线x=l将S划分为S1和S2，递归地在S1和S2中求解最近点对问题，得到最近距离d=min{d1,d2}；
情况③：设P1是S1中距离垂线l在长度d之内的所有点集，P2是S2中距离垂线l在长度d之内的所有点集；
将P1和P2中的点依其y坐标值排序，设p(x,y)是y坐标最小的点(P1和P2都有可能)；
依次处理P1，P2中的点，在y坐标区间[y,y+d]内最多选出8个候选点，计算它们和点p之间的距离，最后得到最近距离d3；
（3）合并：比较d1、d2和d3，选取最小距离作为原问题的解。
算法实现：
算法分析：
13.循环赛日程表
算法思想：
算法实现：
