一，什么是分治法？

将整个问题分解成若干个小问题后再分而治之。如果觉得得到的子问题的规模还是太大，那就继续分解，直到得到的子问题规模达到要求。必要时逐步合并这些子问题的解，从而得到问题的解。

大家是不是觉得很眼熟？

是不是很像递归的过程，规模逐渐减小。所以，一般来说，分治算法一般由递归来实现。因为分治法就是反映的大规模问题和小规模问题之间的关系。

int Max3(int a, int b, int c) {
	return a > b ? a > c ? a : c : b > c ? b : c;
}

int DivideAndConquer(int List[], int left, int right) {
	//分治法求List[left]到List[right]的最小子列和
	int MaxLeftSum, MaxRightSum;//存放左右子问题的解
	int MaxLeftBorderSum, MaxRightBoderSum;//存放跨分界线的结果
	int LeftBorderSum, RightBorderSum;
	int center, i;

	if (left == right) {//递归的结束条件，子列只有一个数字
		if (List[left] > 0)
			return List[left];
		else return 0;
	}
//下面是分的过程
	//找到中分点
	center = (left + right) / 2;
	//递归求两边子列的最大和 
	MaxLeftSum = DivideAndConquer(List, left, center);
	MaxRightBoderSum = DivideAndConquer(List, center + 1, right);

	//下面求跨分界线最大子列和
	MaxLeftBorderSum = 0;
	LeftBorderSum = 0;

	for (i = center; i >= left; i--) {
		LeftBorderSum += List[i];
		if (LeftBorderSum > MaxLeftBorderSum)
			MaxLeftBorderSum = LeftBorderSum;
	}
	//左边扫描结束

	MaxRightBoderSum = 0;
	RightBorderSum = 0;
	for (i = center + 1; i <= right; i++) {
		RightBorderSum += List[i];
		if (RightBorderSum > MaxRightBoderSum)
			MaxRightBoderSum = RightBorderSum;
	}
	//右边扫描结束

	//最后进行比较
	return Max3(MaxLeftSum, MaxRightSum, MaxLeftBorderSum + MaxRightBoderSum);

}

int MaxSubseqsum3(int List[],int N) {
	return DivideAndConquer(List, 0, N - 1);
}

二，在线处理

“在线”的意思是指每输入一个数据就进行即时处理，得到的结果是对于当前已经读入的所有数据都成立的解，即在任何地方中止输入，算法都能正确给出正确的解。

这种算法并不要求存储序列中的数据，只需要一个一个读入，同时一个一个处理即可，处理过的数据没必要存储，可以说是最快的算法了。

int MaxSubseqSum4(int List[], int N) {
	int i;
	int ThisSum, MaxSum;

	ThisSum = MaxSum = 0;
	for (i = 0; i < N; i++)
	{
		ThisSum += List[i];
		if (ThisSum > MaxSum)
			MaxSum = ThisSum;
		else if (ThisSum < 0)
			ThisSum = 0;

	}

	return MaxSum;
}

课外闲谈9.谈一谈分治法和在线处理等常见方法

一，什么是分治法？

二，在线处理