在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，通常是递归算法，就是 把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换。

任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。问题的规模越小，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少。例如，对于n个元素的排序问题，当n=1时，不需任何计算。n=2时，只要作一次比较即可排好序。n=3时只要作3次比较即可…而当n较大时，问题就不那么容易处理了。要想直接解决一个规模较大的问题，有时是相当困难的。

分治策略的基本思想

分治算法是 将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。如果原问题可分割成 k 个子问题， 1<k≤n ，且这些子问题都可解并可利用这些子问题的解求出原问题的解，那么这种分治法就是可行的。由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便。在这种情况下，反复应用分治手段，可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小，最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。这自然导致递归过程的产生。分治与递归像一对孪生兄弟，经常同时应用在算法设计之中，并由此产生许多高效算法。

熟悉的例子

二分查找: 给定已按升序排好序的 n 个元素 a[0:n−1] ，现要在这 n 个元素中找出一特定元素 x 。

算法 1 binarysearch(T,x)
输入：排好序的数组 T ；数 x
输出： j
1. l⟵1;r⟵n
2. while l≤r do
3.      m⟵⌊l+r2⌋
4.      if T[m]=x then return m
5.      else if T[m]≥x then r⟵m−1
6.      else l⟵m+1
7. return 0

分析：

1、该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；
2、该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题;
3、分解出的子问题的解可以合并为原问题的解；
4、分解出的各个子问题是相互独立的。

很显然此问题分解出的子问题相互独立，即在 a[i] 的前面或后面查找x是独立的子问题，因此满足分治法的第四个适用条件。

#include <iostream>
using namespace std;

// 查找成功返回value索引，查找失败返回-1
template <class T>
int binary_search(T array[],const T& value,int left,int right){
    while (right >= left) {
        int m = (left + right) / 2;
        if (value == array[m])
            return m;
        if (value < array[m])
            right = m - 1;
        else
            left = m + 1;
    }
    return -1;
}

int main()
{
    int array[] = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};

    cout << "0 in array position: " << binary_search(array,0,0,9) << endl;
    cout << "9 in array position: " << binary_search(array,9,0,9) << endl;
    cout << "2 in array position: " << binary_search(array,2,0,9) << endl;
    cout << "6 in array position: " << binary_search(array,6,0,9) << endl;
    cout << "10 in array position: " << binary_search(array,10,0,9) << endl;

    return 0;
}

算法复杂度分析：

⎧⎩⎨⎪⎪W(n)=W(⌊n2⌋)+1W(1)=1

每执行一次算法的while循环， 待搜索数组的大小减少一半。因此，在最坏情况下，while循环被执行了O(logn) 次。循环体内运算需要O(1) 时间，因此整个算法在最坏情况下的计算时间复杂性为O(logn) 。

上述算法就是用分治算法，它们的共同特点是：对于一个规模为n的问题，若该问题可以容易地解决（比如说规模n较小）则直接解决，否则将其分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题形式相同，递归地解这些子问题，然后将各子问题的解合并得到原问题的解。

分治算法的一般性描述

对这k个子问题分别求解。如果子问题的规模仍然不够小，则再划分为k个子问题，如此递归的进行下去，直到问题规模足够小，很容易求出其解为止。将求出的小规模的问题的解合并为一个更大规模的问题的解，自底向上逐步求出原来问题的解。分治算法divide-and-conquer的伪码描述如下：

算法2: divide−and−conquer(P)
1. if(|P|≤c) S(P) // 解决小规模的问题
2. divide P into smaller subinstances P1,P2,…,Pk //分解问题
3. for i=1 to k do
4. yi←divide−and−conquer(Pi) //递归的解各子问题
5. ReturnMerge(y1,y2,y3,…yk−1,yk) //将各子问题的解合并为原问题的解

人们从大量实践中发现，在用分治法设计算法时，最好使子问题的规模大致相同。即将一个问题分成大小相等的 k 个子问题的处理方法是行之有效的。这种使子问题规模大致相等的做法是出自一种平衡(balancing)子问题的思想，它几乎总是比子问题规模不等的做法要好。

一个分治法将规模为 n 的问题分成 k 个规模为 nm 的子问题去解。设分解阀值 c=1 ，且 S(P) 解规模为1的问题耗费1个单位时间。再设将原问题分解为 k 个子问题以及用Merge将 k 个子问题的解合并为原问题的解需用 f(n) 个单位时间。用 T(n) 表示该分治法解规模为 |P|=n 的问题所需的计算时间，则有：

⎧⎩⎨⎪⎪W(n)=W(|P1|)+W(|P2|)+...+W(|Pk|)+f(n)W(c)=C

分治算法的分析技术

定义1: Fibonacci 数列
无穷数列1，1，2，3，5，8，13，21，34，55，……，称为Fibonacci数列。它可以递归地定义为：

⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪F(n)=1,F(n)=1,F(n)=F(n−1)+F(n−2),if n=0if n=1if n>1 

实现：

#include <iostream>
using namespace std;

// fibonacci implement by recursive
long fibonacci_recursive(long n)
{
    if (n <= 1 )
        return 1;

    return fibonacci_recursive(n - 1)
            + fibonacci_recursive(n - 2);
}

// fibonacci implement by loop
long fibonacci_loop(long n)
{
    if (n == 0 || n == 1)
        return 1;

    long f1 = 1;
    long f2 = 1;
    long result = 0;
    for (long i = 1; i < n ; ++ i) {
        result = f1 + f2;
        f1 = f2;
        f2 = result;
    }
    return result;
}

int main()
{
    cout << "fibonacci implement by recursive: " << endl;
    for (long i = 0; i <= 20; ++ i)
        cout << fibonacci_recursive(i) << " " ;
    cout << endl << endl;

    cout << "fibonacci implement by loop: " << endl;
    for (long i = 0; i <= 20; ++ i)
        cout << fibonacci_loop(i) << " " ;
    cout << endl;
    return 0;
}

分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征：

• 1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决
• 2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题，即该问题具有最优子结构性质。
• 3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；
• 4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子子问题。

第一条特征是绝大多数问题都可以满足的，因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加；
第二条特征是应用分治法的前提它也是大多数问题可以满足的，此特征反映了递归思想的应用；
第三条特征是关键，能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征，如果具备了第一条和第二条特征，而不具备第三条特征，则可以考虑用贪心法或动态规划法。
第四条特征涉及到分治法的效率，如果各子问题是不独立的则分治法要做许多不必要的工作，重复地解公共的子问题，此时虽然可用分治法，但一般用动态规划法较好。

提高分治算法的途经

从所周知，直接或间接地调用自身的算法称为递归算法。用函数自身给出定义的函数称为递归函数。它优点是结构清晰，可读性强，而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性，因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。可是递归算法的运行效率较低，无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间都比非递归算法要多。

解决方法：在递归算法中消除递归调用，使其转化为非递归算法。

• 1、采用一个用户定义的栈来模拟系统的递归调用工作栈。该方法通用性强，但本质上还是递归，只不过人工做了本来由编译器做的事情，优化效果不明显。
• 2、用递推来实现递归函数。
• 3、通过变换能将一些递归转化为尾递归，从而迭代求出结果。

后两种方法在时空复杂度上均有较大改善，但其适用范围有限。

大整数的乘法:请设计一个有效的算法，可以进行两个n位大整数的乘法运算。设X ，Y 是两个n位二进制数， n=2k ,求XY。

解：以每为乘1次作为1次基本运算，则普通乘法的时间复杂度是 O(n2) .

下面考虑分治算法将X 和Y都分成相等的两段，每段 n/2 位，X的上半段（高位部分）记作A,下半段（低位部分）记作B；类似地，Y的上半段（高位部分）记作C,下半段（低位部分）记作D,那么有：

X=A2n/2+B

Y=C2n/2+D

XY=AC∗2n+(AD+BC)∗2n2+BD

时间复杂度的递推方程如下：

⎧⎩⎨⎪⎪T(n)=O(1),T(n)=4T(n2)+cn,if n = 1if n > 1

W(n)=O(nlog4)=O(n2) 这个分治算法与普通乘法的时间复杂度一样。根据代数知识，不难发现：

AD+BC=(A-B)(D-C)+AC+BD

为了降低时间复杂度，必须减少乘法的次数

XY=AC∗2n+(AD+BC)∗2n2+BD

⟹XY=AC∗2n+((A−B)(D−C)+AC+BD)∗2n2+BD

细节问题：两个

XY 的复杂度都是

O(nlog3) ，但考虑到

A+B ,

C+D 可能得到

n+1 位的结果，使问题的规模变大.于是递推方程：

⎧⎩⎨⎪⎪T(n)=O(1),T(n)=3T(n2)+cn,if n = 1if n > 1

解得：

W(n)=O(nlog3)=O(n1.59)

较大的改进.更快的方法?? 如果将大整数分成更多段，用更复杂的方式把它们组合起来，将有可能得到更优的算法。Strassen矩阵乘法.
矩阵乘法问题

对于两个n*n的矩阵A,B，求其乘积.传统方法： O(n3) .A和B的乘积矩阵C中的元素C[i,j].若依此定义来计算A和B的乘积矩阵C，则每计算C的一个元素C[i][j]，需要做n次乘法和n-1次加法。因此，算出矩阵C的个元素所需的计算时间为 O(n3)

算法复杂度分析

⎧⎩⎨⎪⎪W(n)=8W(n2)+cn2W(1)=1

W(n)=O(nlog8)=O(n3) 这个分治算法与普通乘法的时间复杂度一样.

为了降低时间复杂度，必须减少乘法的次数。

算法复杂度分析

⎧⎩⎨⎪⎪W(n)=7W(n2)+18(n2)2W(1)=1

由主定理得：

W(n)=O(nlog27)=O(n2.8075) 较大的改进

更快的方法??

Hopcroft和Kerr已经证明(1971)，计算2个２×２矩阵的乘积，7次乘法是必要的。因此，要想进一步改进矩阵乘法的时间复杂性，就不能再基于计算2×2矩阵的7次乘法这样的方法了。或许应当研究３×３或５×５矩阵的更好算法。

在Strassen之后又有许多算法改进了矩阵乘法的计算时间复杂性。目前最好的计算时间上界是 O(n^2.376)

是否能找到O(n^2)的算法？

伪码如下

Strassen (N,MatrixA,MatrixB,MatrixResult)     
//splitting input Matrixes, into 4 submatrices each.
      for i <-0 to N/2
        for j <-0 to N/2
          A11[i][j] <- MatrixA[i][j]; //a矩阵块
          A12[i][j] <- MatrixA[i][j+N/2];//b矩阵块
          A21[i][j] <- MatrixA[i+N/2][j]; //c矩阵块
          A22[i][j] <- MatrixA[i+N/2][j+N/2];//d矩阵块 
          B11[i][j] <- MatrixB[i][j]; //e 矩阵块
          B12[i][j] <- MatrixB[i][j+N/2]; //f 矩阵块
          B21[i][j] <- MatrixB[i+N/2][j]; //g 矩阵块
          B22[i][j] <- MatrixB[i+N/2][j+N/2];//h矩阵块
          //here we calculate M1..M7 matrices .
          //递归求M1
          HalfSize <- N/2
          AResult  <-  A11+A22
          BResult  <-  B11+B22
          Strassen( HalfSize, AResult, BResult, M1 );   //M1=(A11+A22)*(B11+B22) p5=(a+d)*(e+h)
          //递归求M2
          AResult  <-  A21+A22
          Strassen(HalfSize, AResult, B11, M2);          //M2=(A21+A22)B11 p3=(c+d)*e
          //递归求M3
          BResult  <-  B12 - B22 
          Strassen(HalfSize, A11, BResult, M3);         //M3=A11(B12-B22) p1=a*(f-h)
          //递归求M4
          BResult  <-  B21 - B11
          Strassen(HalfSize, A22, BResult, M4);         //M4=A22(B21-B11) p4=d*(g-e)
          //递归求M5
          AResult  <-  A11+A12
          Strassen(HalfSize, AResult, B22, M5);         //M5=(A11+A12)B22 p2=(a+b)*h
          //递归求M6
          AResult  <-  A21-A11
          BResult  <-  B11+B12
          Strassen( HalfSize, AResult, BResult, M6);     //M6=(A21-A11)(B11+B12) p7=(c-a)(e+f)
          //递归求M7
          AResult  <-  A12-A22
          BResult  <-  B21+B22
          Strassen(HalfSize, AResult, BResult, M7);      //M7=(A12-A22)(B21+B22) p6=(b-d)*(g+h)
          //计算结果子矩阵
          C11  <-  M1 + M4 - M5 + M7;
          C12  <-  M3 + M5;
          C21  <-  M2 + M4;
          C22  <-  M1 + M3 - M2 + M6;
          //at this point , we have calculated the c11..c22 matrices, and now we are going to
          //put them together and make a unit matrix which would describe our resulting Matrix.
          for i<-0 to N/2
             for j<-0 to N/2
                MatrixResult[i][j]<-C11[i][j];
                MatrixResult[i][j+N/2]<-C12[i][j];
                MatrixResult[i +N/2][j]<-C21[i][j];
                MatrixResult[i +N/2][j+N/2]<-C22[i][j];

完成测试代码
Strassen.h

#ifndef STRASSEN_HH
#define STRASSEN_HH
template<typename T>
class Strassen_class{ public: void ADD(T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize ); void SUB(T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize ); void MUL( T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize );//朴素算法实现 void FillMatrix( T** MatrixA, T** MatrixB, int length);//A,B矩阵赋值 void PrintMatrix(T **MatrixA,int MatrixSize);//打印矩阵 void Strassen(int N, T **MatrixA, T **MatrixB, T **MatrixC);//Strassen算法实现 }; template<typename T> void Strassen_class<T>::ADD(T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize ) { for ( int i = 0; i < MatrixSize; i++) { for ( int j = 0; j < MatrixSize; j++) { MatrixResult[i][j] = MatrixA[i][j] + MatrixB[i][j]; } } } template<typename T> void Strassen_class<T>::SUB(T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize ) { for ( int i = 0; i < MatrixSize; i++) { for ( int j = 0; j < MatrixSize; j++) { MatrixResult[i][j] = MatrixA[i][j] - MatrixB[i][j]; } } } template<typename T> void Strassen_class<T>::MUL( T** MatrixA, T** MatrixB, T** MatrixResult, int MatrixSize ) { for (int i=0;i<MatrixSize ;i++) { for (int j=0;j<MatrixSize ;j++) { MatrixResult[i][j]=0; for (int k=0;k<MatrixSize ;k++) { MatrixResult[i][j]=MatrixResult[i][j]+MatrixA[i][k]*MatrixB[k][j]; } } } } /* *c++使用二维数组，申请动态内存方法 *申请 *int **A; *A = new int *[desired_array_row]; *for ( int i = 0; i < desired_array_row; i++) * A[i] = new int [desired_column_size]; *释放 *for ( int i = 0; i < your_array_row; i++) * delete [] A[i]; *delete[] A; */ template<typename T> void Strassen_class<T>::Strassen(int N, T **MatrixA, T **MatrixB, T **MatrixC) { int HalfSize = N/2; int newSize = N/2; if ( N <= 64 ) //分治门槛，小于这个值时不再进行递归计算，而是采用常规矩阵计算方法 { MUL(MatrixA,MatrixB,MatrixC,N); } else { T** A11; T** A12; T** A21; T** A22; T** B11; T** B12; T** B21; T** B22; T** C11; T** C12; T** C21; T** C22; T** M1; T** M2; T** M3; T** M4; T** M5; T** M6; T** M7; T** AResult; T** BResult; //making a 1 diminsional pointer based array. A11 = new T *[newSize]; A12 = new T *[newSize]; A21 = new T *[newSize]; A22 = new T *[newSize]; B11 = new T *[newSize]; B12 = new T *[newSize]; B21 = new T *[newSize]; B22 = new T *[newSize]; C11 = new T *[newSize]; C12 = new T *[newSize]; C21 = new T *[newSize]; C22 = new T *[newSize]; M1 = new T *[newSize]; M2 = new T *[newSize]; M3 = new T *[newSize]; M4 = new T *[newSize]; M5 = new T *[newSize]; M6 = new T *[newSize]; M7 = new T *[newSize]; AResult = new T *[newSize]; BResult = new T *[newSize]; int newLength = newSize; //making that 1 diminsional pointer based array , a 2D pointer based array for ( int i = 0; i < newSize; i++) { A11[i] = new T[newLength]; A12[i] = new T[newLength]; A21[i] = new T[newLength]; A22[i] = new T[newLength]; B11[i] = new T[newLength]; B12[i] = new T[newLength]; B21[i] = new T[newLength]; B22[i] = new T[newLength]; C11[i] = new T[newLength]; C12[i] = new T[newLength]; C21[i] = new T[newLength]; C22[i] = new T[newLength]; M1[i] = new T[newLength]; M2[i] = new T[newLength]; M3[i] = new T[newLength]; M4[i] = new T[newLength]; M5[i] = new T[newLength]; M6[i] = new T[newLength]; M7[i] = new T[newLength]; AResult[i] = new T[newLength]; BResult[i] = new T[newLength]; } //splitting input Matrixes, into 4 submatrices each. for (int i = 0; i < N / 2; i++) { for (int j = 0; j < N / 2; j++) { A11[i][j] = MatrixA[i][j]; A12[i][j] = MatrixA[i][j + N / 2]; A21[i][j] = MatrixA[i + N / 2][j]; A22[i][j] = MatrixA[i + N / 2][j + N / 2]; B11[i][j] = MatrixB[i][j]; B12[i][j] = MatrixB[i][j + N / 2]; B21[i][j] = MatrixB[i + N / 2][j]; B22[i][j] = MatrixB[i + N / 2][j + N / 2]; } } //here we calculate M1..M7 matrices . //M1[][] ADD( A11,A22,AResult, HalfSize); ADD( B11,B22,BResult, HalfSize); //p5=(a+d)*(e+h) Strassen( HalfSize, AResult, BResult, M1 ); //now that we need to multiply //this , we use the strassen itself. //M2[][] ADD( A21,A22,AResult, HalfSize); //M2=(A21+A22)B11,p3=(c+d)*e Strassen(HalfSize, AResult, B11, M2); //Mul(AResult,B11,M2); //M3[][] SUB( B12,B22,BResult, HalfSize); //M3=A11(B12-B22),p1=a*(f-h) Strassen(HalfSize, A11, BResult, M3); //Mul(A11,BResult,M3); //M4[][] SUB( B21, B11, BResult, HalfSize); //M4=A22(B21-B11),p4=d*(g-e) Strassen(HalfSize, A22, BResult, M4); //Mul(A22,BResult,M4); //M5[][] ADD( A11, A12, AResult, HalfSize); //M5=(A11+A12)B22 ,p2=(a+b)*h Strassen(HalfSize, AResult, B22, M5); //Mul(AResult,B22,M5); //M6[][] SUB( A21, A11, AResult, HalfSize); ADD( B11, B12, BResult, HalfSize); //M6=(A21-A11)(B11+B12),p7=(c-a)(e+f) Strassen( HalfSize, AResult, BResult, M6); //Mul(AResult,BResult,M6); //M7[][] SUB(A12, A22, AResult, HalfSize); ADD(B21, B22, BResult, HalfSize); //M7=(A12-A22)(B21+B22),p6=(b-d)*(g+h) Strassen(HalfSize, AResult, BResult, M7); //Mul(AResult,BResult,M7); //C11 = M1 + M4 - M5 + M7; ADD( M1, M4, AResult, HalfSize); SUB( M7, M5, BResult, HalfSize); ADD( AResult, BResult, C11, HalfSize); //C12 = M3 + M5; ADD( M3, M5, C12, HalfSize); //C21 = M2 + M4; ADD( M2, M4, C21, HalfSize); //C22 = M1 + M3 - M2 + M6; ADD( M1, M3, AResult, HalfSize); SUB( M6, M2, BResult, HalfSize); ADD( AResult, BResult, C22, HalfSize); //at this point , we have calculated the c11..c22 matrices, and now we are going to //put them together and make a unit matrix which would describe our resulting Matrix. //组合小矩阵到一个大矩阵 for (int i = 0; i < N/2 ; i++) { for (int j = 0 ; j < N/2 ; j++) { MatrixC[i][j] = C11[i][j]; MatrixC[i][j + N / 2] = C12[i][j]; MatrixC[i + N / 2][j] = C21[i][j]; MatrixC[i + N / 2][j + N / 2] = C22[i][j]; } } // 释放矩阵内存空间 for (int i = 0; i < newLength; i++) { delete[] A11[i];delete[] A12[i];delete[] A21[i]; delete[] A22[i]; delete[] B11[i];delete[] B12[i];delete[] B21[i]; delete[] B22[i]; delete[] C11[i];delete[] C12[i];delete[] C21[i]; delete[] C22[i]; delete[] M1[i];delete[] M2[i];delete[] M3[i];delete[] M4[i]; delete[] M5[i];delete[] M6[i];delete[] M7[i]; delete[] AResult[i];delete[] BResult[i] ; } delete[] A11;delete[] A12;delete[] A21;delete[] A22; delete[] B11;delete[] B12;delete[] B21;delete[] B22; delete[] C11;delete[] C12;delete[] C21;delete[] C22; delete[] M1;delete[] M2;delete[] M3;delete[] M4;delete[] M5; delete[] M6;delete[] M7; delete[] AResult; delete[] BResult ; }//end of else } template<typename T> void Strassen_class<T>::FillMatrix( T** MatrixA, T** MatrixB, int length) { for(int row = 0; row<length; row++) { for(int column = 0; column<length; column++) { MatrixB[row][column] = (MatrixA[row][column] = rand() %5); //matrix2[row][column] = rand() % 2;//ba hazfe in khat 50% afzayeshe soorat khahim dasht } } } template<typename T> void Strassen_class<T>::PrintMatrix(T **MatrixA,int MatrixSize) { cout<<endl; for(int row = 0; row<MatrixSize; row++) { for(int column = 0; column<MatrixSize; column++) { cout<<MatrixA[row][column]<<"\t"; if ((column+1)%((MatrixSize)) == 0) cout<<endl; } } cout<<endl; } #endif //Strassen.h

Strassen.cpp

#include <iostream>
#include <ctime>
#include <Windows.h>
using namespace std;
#include "Strassen.h"

int main()
{
    Strassen_class<int> stra;//定义Strassen_class类对象
    int MatrixSize = 0;

    int** MatrixA;    //存放矩阵A
    int** MatrixB;    //存放矩阵B
    int** MatrixC;    //存放结果矩阵

    clock_t startTime_For_Normal_Multipilication ;
    clock_t endTime_For_Normal_Multipilication ;

    clock_t startTime_For_Strassen ;
    clock_t endTime_For_Strassen ;
    srand(time(0));

    cout<<"\n请输入矩阵大小(必须是2的幂指数值(例如:32,64,512,..): ";
    cin>>MatrixSize;

    int N = MatrixSize;//for readiblity.

    //申请内存
    MatrixA = new int *[MatrixSize];
    MatrixB = new int *[MatrixSize];
    MatrixC = new int *[MatrixSize];

    for (int i = 0; i < MatrixSize; i++)
    {
        MatrixA[i] = new int [MatrixSize];
        MatrixB[i] = new int [MatrixSize];
        MatrixC[i] = new int [MatrixSize];
    }

    stra.FillMatrix(MatrixA,MatrixB,MatrixSize);  //矩阵赋值

  //*******************conventional multiplication test
        cout<<"朴素矩阵算法开始时钟: "<< (startTime_For_Normal_Multipilication = clock());

        stra.MUL(MatrixA,MatrixB,MatrixC,MatrixSize);//朴素矩阵相乘算法 T(n) = O(n^3)

        cout<<"\n朴素矩阵算法结束时钟: "<< (endTime_For_Normal_Multipilication = clock());

        cout<<"\n矩阵运算结果... \n";
        stra.PrintMatrix(MatrixC,MatrixSize);

  //*******************Strassen multiplication test
        cout<<"\nStrassen算法开始时钟: "<< (startTime_For_Strassen = clock());
        stra.Strassen( N, MatrixA, MatrixB, MatrixC ); //strassen矩阵相乘算法
        cout<<"\nStrassen算法结束时钟: "<<(endTime_For_Strassen = clock());


    cout<<"\n矩阵运算结果... \n";
    stra.PrintMatrix(MatrixC,MatrixSize);

    cout<<"矩阵大小 "<<MatrixSize;
    cout<<"\n朴素矩阵算法: ";
    cout<<(endTime_For_Normal_Multipilication-startTime_For_Normal_Multipilication);
    cout<<" Clocks.."<<(endTime_For_Normal_Multipilication- \\
    startTime_For_Normal_Multipilication)/CLOCKS_PER_SEC<<" Sec";
    cout<<"\nStrassen算法:"<<(endTime_For_Strassen-startTime_For_Strassen)<<" Clocks.."
    cout<<(endTime_For_Strassen-startTime_For_Strassen)/CLOCKS_PER_SEC<<" Sec\n";
    system("Pause");
    return 0;

}

典型实例

归并排序

将待排序序列R[0…n-1]看成是n个长度为1的有序序列，将相邻的有序表成对归并，得到n/2个长度为2的有序表；将这些有序序列再次归并，得到n/4个长度为4的有序序列；如此反复进行下去，最后得到一个长度为n的有序序列。归并排序其实要做两件事：“分解”——将序列每次折半划分。“合并”——将划分后的序列段两两合并后排序。

实现

#include <iostream>
#include <vector>
#include <iterator>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
using namespace std;


template <class T>
void merge(vector<T>& arr,int start ,int middle,int end)
{
    int n1 = middle - start + 1;
    int n2 = end - middle;
    vector<T> left(n1);
    vector<T> right(n2);
    int i,j,k;

    for (i = 0;i < n1; ++ i)
        left[i] = arr[start + i];
    for (j = 0;j < n2; ++ j)
        right[j] = arr[middle + j + 1];

    i = j = 0;
    k = start;
    while (i < n1 && j < n2) {
        if (left[i] < right[j])
            arr[k ++] = left[i ++];
        else
            arr[k ++] = right[j ++];
    }
    while (i < n1)
        arr[k ++] = left[i ++ ];
    while (j < n2)
        arr[k ++] = right[j ++];
}

template <class T>
void sort(vector<T>& arr,int start,int end)
{
    // getchar();
    if (start < end)
    {
        int middle = (start + end) / 2;
        sort(arr,start,middle);
        sort(arr,middle + 1,end);
        merge(arr,start,middle,end);
    }
}

int main()
{
    const int length = 20;
    vector<int> arr(length);
    for (size_t i = 0;i < arr.size(); ++ i)
        arr[i] = i;
    random_shuffle(arr.begin(),arr.end());

    copy(arr.begin(),arr.end(),ostream_iterator<int>(cout, " "));
    cout << endl;

    sort(arr,0,length - 1);

    copy(arr.begin(),arr.end(),ostream_iterator<int>(cout, " "));
    cout << endl;

    return 0;
}

整数划分问题

将正整数n表示成一系列正整数之和： n=n1+n2+…+nk ，其中 n1≥n2≥…≥nk≥1 ， k≥1 。正整数 n 的这种表示称为正整数 n 的划分。正整数 n 的不同划分个数称为正整数 n 的划分数，记作 p(n) 。

例如:正整数6有如下11种不同的划分，所以p(6) = 11：

6；
5+1；
4+2，4+1+1；
3+3，3+2+1，3+1+1+1；
2+2+2，2+2+1+1，2+1+1+1+1；
1+1+1+1+1+1。

前面的几个例子中，问题本身都具有比较明显的递归关系，因而容易用递归函数直接求解。

在本例中，如果设p(n)为正整数n的划分数，则难以找到递归关系，因此考虑增加一个自变量：在正整数n的所有不同划分中，将最大加数n1不大于m的划分个数记作q(n,m)。可以建立q(n,m)的如下递归关系。

• (1) q(n,1)=1,n >= 1;当最大加数n1不大于1时，任何正整数n只有一种划分形式，即n = 1 + 1 + 1 + … +1.
• (2) q(n,m) = q(n,n),m >= n; 最大加数n1实际上不能大于n。因此，q(1,m)=1。
• (3) q(n,n)=1 + q(n,n-1); 正整数n的划分由n1=n的划分和n1 ≤ n-1的划分组成。
• (4) q(n,m)=q(n,m-1)+q(n-m,m),n > m >1;正整数n的最大加数n1不大于m的划分由 n1 = m的划分和n1 ≤ m-1 的划分组成。

前面的一个例子中，问题本身都具有比较明显的递归关系，因而容易用递归函数直接求解。

在本例中，如果设p(n)为正整数n的划分数，则难以找到递归关系，因此考虑增加一个自变量：将最大加数n1不大于m的划分个数记作 q(n,m) 。可以建立 q(n,m) 的如下递归关系。

⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪q(n,m)=1,q(n,m)=q(n,m),q(n,m)=1+q(n,n−1),q(n,m)=q(n,m−1)+q(n−m,m),if n=1,m=1if n=1,m=1if n=mif n>m>1

正整数n的划分数 p(n)=q(n,n) 。

实现：

#include <iostream>
using namespace std;

//
int __int_partition(int n,int m)
{
    if (n < 1 || m < 1)
        return 0;
    if (n == 1 || m == 1)
        return 1;
    if (n < m)
        return __int_partition(n,n);
    if (n == m)
        return __int_partition(n,m - 1) + 1;
    return __int_partition(n,m - 1) + __int_partition(n - m,m);
}
int integer_partition(int n)
{
    return __int_partition(n,n);
}

int main()
{
    for (int i = 1; i < 7; ++ i) {
        cout << "integer_patition("
             << i
             << ") = "
             << integer_partition(i)
             << endl;
    }
    return 0;
}

阶乘函数

阶乘函数可递归地定义为：

⎧⎩⎨⎪⎪n!=1,n!=n(n−1)!,if n=0 (边界条件)if n>0 (递归方程)

边界条件与递归方程是递归函数的二个要素，递归函数只有具备了这两个要素，才能在有限次计算后得出结果。

实现：

#include <iostream>
using namespace std;

// factorial implement by recursive
long factorial_recursive(long n)
{
    if (n == 0)
        return 1;
    return n * factorial_recursive(n-1);
}

// factorial implement by loop
long factorial_loop(long n)
{
    long result = 1;
    for (int i = n; i > 0; -- i)
        result *= i;
    return result;
}

int main()
{
    for (int i = 0; i < 10; i ++ ) {
        cout << i << "!" << " = "
             << factorial_recursive(i)
             << ","
             << factorial_loop(i)
             << endl;
    }
    return 0;
}

排列问题

设计一个递归算法生成 n 个元素 {r1,r2,…,rn} 的全排列。设 R={r1,r2,…,rn} 是要进行排列的n个元素， Ri=R−{ri} 。集合X中元素的全排列记为 perm(X) 。 (ri)perm(X) 表示在全排列perm(X)的每一个排列前加上前缀得到的排列。R的全排列可归纳定义如下：

• 当n=1时，perm(R)=(r)，其中r是集合R中唯一的元素；
• 当n>1时，perm(R)由(r1)perm(R1)，(r2)perm(R2)，…，(rn)perm(Rn)构成。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <iterator>
using namespace std;


/* 使用递归实现 * 递归产生所有前缀是list[0:k-1]，且后缀是list[k,m]的全排列的所有排列.调用算法perm(list,0,n-1)则产生list[0:n-1]的全排列 */
template <class T>
void perm_recursion(T list[],int k,int m)
{
    // 产生list[k:m]的所有排列
    if (k == m) {
        for (int i = 0; i <= m; i ++)
            cout << list[i] << " ";
        cout << endl;
    }
    else {
    // 还有多个元素，递归产生排列
        for (int i = k; i <= m; ++ i) {
            swap(list[k],list[i]);
            perm_recursion(list,k+1,m);
            swap(list[k],list[i]);
        }
    }
}

// 非递归实现（可参照STL next_permutation源码）
template <class T>
void perm_loop(T list[],int len)
{
    int i,j;
    vector<int> v_temp(len);

    // 初始排列
    for(i = 0; i < len ; i ++)
        v_temp[i] = i;

    while (true) {
        for (i = 0; i < len; i ++ )
            cout << list[v_temp[i]] << " ";
        cout << endl;

        // 从后向前查找，看有没有后面的数大于前面的数的情况，若有则停在后一个数的位置。
        for(i = len - 1;i > 0 && v_temp[i] < v_temp[i-1] ; i--);
        if (i == 0)
            break;
        // 从后查到i，查找大于 v_temp[i-1]的最小的数，记入j
        for(j = len - 1 ; j > i && v_temp[j] < v_temp[i-1] ; j--);
        // 交换 v_temp[i-1] 和 v_temp[j]
        swap(v_temp[i-1],v_temp[j]);

        // 倒置v_temp[i]到v_temp[n-1]
        for(i = i,j = len - 1 ; i < j;i ++,j --) {
            swap(v_temp[i],v_temp[j]);
        }
    }
}


int main()
{
    int list[] = {0,1,2};
    cout << "permutation implement by recursion: " << endl;
    perm_recursion(list,0,2);
    cout << endl;

    cout << "permutation implement by loop: " << endl;
    perm_loop(list,3);
    cout << endl;
    return 0;
}

Hanoi塔问题

设a,b,c是3个塔座。开始时，在塔座a上有一叠共n个圆盘，这些圆盘自下而上，由大到小地叠在一起。各圆盘从小到大编号为1,2,…,n,现要求将塔座a上的这一叠圆盘移到塔座b上，并仍按同样顺序叠置。在移动圆盘时应遵守以下移动规则：

• 规则1：每次只能移动1个圆盘；
• 规则2：任何时刻都不允许将较大的圆盘压在较小的圆盘之上；
• 规则3：在满足移动规则1和2的前提下，可将圆盘移至a,b,c中任一塔座上。

#include <iostream>
using namespace std;
void __move(char t1,char t2){
    cout << t1 << " -> " << t2 << endl;
}
// 把n个圆盘，从t1塔移至t2塔通过t3塔
void hanoi(int n,char t1,char t2,char t3){
    if (n > 0) {
        hanoi(n-1,t1,t3,t2);
        __move(t1,t2);
        hanoi(n-1,t3,t2,t1);
    }
}

int main(){
    cout << "hanoi(1,'a','b','c'): " << endl;
    hanoi(1,'a','b','c');
    cout << endl;

    cout << "hanoi(1,'a','b','c'): " << endl;
    hanoi(2,'a','b','c');
    cout << endl;

    cout << "hanoi(3,'a','b','c'): " << endl;
    hanoi(3,'a','b','c');
    cout << endl;

    return 0;
}

棋盘覆盖

在一个 2k×2k 个方格组成的棋盘中，恰有一个方格与其它方格不同，称该方格为一特殊方格，且称该棋盘为一特殊棋盘。在棋盘覆盖问题中，要用图示的4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格，且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。棋盘示例(k = 2)和四种L型骨牌示例：

分析
当k>0时，将 2k×2k 棋盘分割为4个 2(k−1)×2(k−1) 子棋盘所示。
特殊方格必位于4个较小子棋盘之一中，其余3个子棋盘中无特殊方格。为了将这3个无特殊方格的子棋盘转化为特殊棋盘，可以用一个L型骨牌覆盖这3个较小棋盘的会合处，从而将原问题转化为4个较小规模的棋盘覆盖问题。递归地使用这种分割，直至棋盘简化为棋盘1×1。

算法复杂度

⎧⎩⎨⎪⎪T(k)=O(1),T(k)=4T(k−1)+O(1),if k=0 if k>0 

总共要

4k−13 张牌.

T(n)=O(4k) 渐近意义下的最优算法.

实现

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <iterator>
using namespace std;

void __chessboard_cover(vector<vector<int> >& cheb,
                        int tx,int ty,
                        int dx,int dy,
                        int size,
                        int& tile);
/* 棋盘覆盖主函数 * cheb: 棋盘数组 dx: 特殊方格的横坐标 dy: 特殊方格的纵坐标 */
void chessboard_cover(vector<vector<int> >& cheb,int dx,int dy)
{
    int tile = 1;
    __chessboard_cover(cheb,0,0,dx,dy,cheb.size(),tile);
}
/* 棋盘覆盖辅助函数 * cheb: 棋盘数组 tx: 起始横坐标 ty: 起始纵坐标 * dx: 特殊方格的横坐标 dy: 特殊方格的横坐标 size: 棋盘大小 tile: 骨牌编号 */
void __chessboard_cover(vector<vector<int> >& cheb,
                        int tx,int ty,
                        int dx,int dy,
                        int size,
                        int& tile)
{
    if (size == 1)
        return ;
    int t = tile ++ ; // L骨牌号
    int s = size / 2; // 分割棋盘

    // 覆盖左上角子棋盘
    if (dx < tx + s && dy < ty + s) {
        // 特殊方格在此子棋盘中
        __chessboard_cover(cheb,tx,ty,dx,dy,s,tile);
    }
    else {
        // 此棋盘中无特殊方格,用t号骨牌覆盖下角方格
        cheb[tx + s - 1][ty + s - 1] = t;
        // 覆盖其余方格
        __chessboard_cover(cheb,tx,ty,tx + s - 1, ty + s - 1,s,tile);
    }
    // 覆盖右上角子棋盘
    if (dx >= tx + s && dy < ty + s) {
        // 特殊方格在此棋盘中
        __chessboard_cover(cheb,tx + s,ty,dx,dy,s,tile);
    }
    else {
        // 用t号L型骨牌覆盖左下角
        cheb[tx + s][ty + s - 1] = t;
        __chessboard_cover(cheb,tx + s,ty,tx + s,ty + s - 1,s,tile);
    }

    // 覆盖左下角子棋盘
    if (dx < tx + s && dy >= ty + s) {
        // 特殊方格在此棋盘中
        __chessboard_cover(cheb,tx,ty + s,dx,dy,s,tile);
    }
    else {
        // 用t号L型骨牌覆盖右上角
        cheb[tx + s - 1][ty + s] = t;
        __chessboard_cover(cheb,tx,ty + s,tx + s - 1,ty + s,s,tile);
    }

    // 覆盖右下角子棋盘
    if (dx >= tx + s && dy >= ty + s) {
        // 特殊方格在此棋盘中
        __chessboard_cover(cheb,tx + s,ty + s,dx,dy,s,tile);
    }
    else {
        // 用t号L型骨牌覆盖左上角
        cheb[tx + s][ty + s] = t;
        __chessboard_cover(cheb,tx + s,ty + s,tx + s,ty + s,s,tile);
    }
}
int main()
{
    int k = 2;
    int size = pow (2,k);
    vector<vector<int> > cheb(size);
    for (size_t i=  0 ;i < cheb.size(); ++i) {
        cheb[i].resize(size);
    }

    for (int i = 0; i < size; ++ i) {
        for (int j = 0;j < size; ++ j) {
            int dx = i;
            int dy = j;
            cout << "dx = " << dx << " , dy = " << dy << endl;
            cheb[dx][dy] = 0;
            chessboard_cover(cheb,dx,dy);

            for (size_t i = 0;i < cheb.size(); ++ i) {
                copy(cheb[i].begin(),cheb[i].end(),ostream_iterator<int>(cout," "));
                cout << endl;
            }
            cout << endl;
        }
    }
    return 0;
}

循环赛日程表

题目表述：

设有 n=2k 个运动员要进行网球循环赛，设计一个满足以下要求的比赛日程表：

• (1)每个选手必须与其他 n−1 个选手各赛一次；
• (2)每个选手一天只能赛一次；
• (3)循环赛一共进行 n−1 天。

按分治策略，将所有的选手分为两半，n个选手的比赛日程表就可以通过为n/2个选手设计的比赛日程表来决定。递归地用对选手进行分割，直到只剩下2个选手时，比赛日程表的制定就变得很简单。这时只要让这2个选手进行比赛就可以了。

实现

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <iterator>
#include <iomanip>
using namespace std;
void __table(vector<vector<int> >& arr,int start,int end);
void round_match_table(vector<vector<int> >& arr)
{
    int count = arr.size();
    for (int i = 0;i < count;++ i) {
        arr[0][i] = i + 1;
    }
    __table(arr,0,count-1);
}
void __table(vector<vector<int> >& arr,int start,int end)
{
    if (end - start + 1 == 2) {
        arr[1][start] = arr[0][end];
        arr[1][end] = arr[0][start];
        return ;
    }
    int half = (end - start + 1) / 2;
    // 左上角
    __table(arr,start,start + half -1 );
    // 右上角
    __table(arr,start + half,end);
    // 左下角
    for (int i = 0;i < half; ++ i) {
        for (int j = start; j <= end; ++ j) {
            arr[i + half][j-half] = arr[i][j];
        }
    }
    // 右下角（其实左下角和右下角可以在上一个循环中实现的，
    // 但是为了算法结构清晰，因此分为两个循环）
    for (int i = 0;i < half; ++ i) {
        for (int j = start; j < end; ++j) {
            arr[i + half][j + half] = arr[i][j];
        }
    }
}
int main()
{
    int k = 4;
    int size = pow(2,k);
    vector<vector<int> > arr(size);
    for (int i = 0; i < size; ++ i) {
        arr[i].resize(size);
    }

    round_match_table(arr);

    for (int i = 0;i < size; ++ i) {
        for (int j = 0;j < size; ++ j) {
            cout << std::setw(3) << arr[i][j];
        }
        cout << endl;
    }
    return 0;
}

线性时间选择

给定线性序集中n个元素和一个整数k， 1≤k≤n ，要求找出这n个元素中第k小的元素。伪码描述如下:

// 在数组a的p到r区间内找到第k小的元素
template<class Type>
Type RandomizedSelect(Type a[],int p,int r,int k){
 if (p == r)  
   return a[p]; // 如果p，r相等，第n小都是a[p]
                // 数组a[p:r]被随机分成两个部分，a[p:i]和a[i+1:r]，
               // 使得a[p:i]中的元素都小于a[i+1:r]中的元素。
 int i = RandomizedPartition(a,p,r);
 j = i - p + 1;
 if (k <= j)
    return RandomizedSelect(a,p,i,k);
 else 
    return RandomizedSelect(a,i+1,r,k-j);

}

在最坏情况下，算法 randomizedSelect 需要 O(n2) 计算时间(在找最小元素的时候，总在最大元素处划分)，但可以证明，算法 randomizedSelect 可以在O(n)平均时间内找出n个输入元素中的第k小元素。

如果能在线性时间内找到一个划分基准，使得按这个基准所划分出的2个子数组的长度都至多为原数组长度的ε倍(0<ε<1是某个正常数)，那么就可以在最坏情况下用O(n)时间完成选择任务。

例如，若 ε=910 ，算法递归调用所产生的子数组的长度至少缩短 110 。所以，在最坏情况下，算法所需的计算时间T(n)满足递归式 T(n)≤T(9n10)+O(n) 。由此可得 T(n)=O(n) 。

步骤

• 第一步，将n个输入元素划分成én/5ù个组，每组5个元素，只可能有一个组不是5个元素。用任意一种排序算法，将每组中的元素排好序，并取出每组的中位数，共én/5ù个。
• 第二步，递归调用select来找出这én/5ù个元素的中位数。如果én/5ù是偶数，就找它的2个中位数中较大的一个。以这个元素作为划分基准。

分析

伪码描述如下:

Type Select(Type a[], int p, int r, int k)
{
if (r - p < 75) {
        // 问题的规模足够小，用某个简单排序算法对数组a[p:r]排序;
        return a[p + k - 1];  
}
for (int i = 0; i <= ( r - p - 4 ) / 5 ; i ++ ) {
         将a[p + 5 * i]至a[p + 5 * i + 4]的第3小元素与a[p+i]交换位置;

}
    // 找中位数的中位数，r - p - 4即上面所说的n - 5
Type x = Select(a, p, p + (r - p - 4 ) / 5, (r - p - 4) / 10);

// 数据n根据x划分开来

int i = Partition(a,p,r,x); 
j = i - p + 1;
if (k <= j) 
  return Select(a,p,i,k);
else 
   return Select(a,i+1,r,k-j);
}

算法复杂度分析

⎧⎩⎨⎪⎪T(n)≤C1,T(n)≤C2n+T(n5)+T(3n4),n <75n >= 75

解得时间复杂度是 W(n)=O(n) 。上述算法将每一组的大小定为5，并选取75作为是否作递归调用的分界点。这2点保证了 T(n) 的递归式中2个自变量之和 n5+3n4=19n20=εn ， 0<ε<1 。这是使 W(n)=O(n) 的关键之处。当然，除了5和75之外，还有其他选择。

实现

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <iterator>
using namespace std;

/* 线性时间查找 * arr: 数据存储数组 start:开始查找点 end: 结束查找点 n: 查找第n小(n = 1,2,3,...,end-start+1) */
template <class T>
T linear_time_select(vector<T>& arr,int start,int end,int n)
{
    if (end - start < 75) {
        sort (arr.begin() + start,arr.begin() + end + 1);
        return arr[start + n - 1];
    }

    for (int i = 0;i < (end - start - 4) / 5; ++ i) {
        sort (arr.begin() + start + 5 * i,arr.begin() + start + 5 * i + 5);
        swap (*(arr.begin() + start + 5 * i + 2),*(arr.begin() + start + i));
    }
    // 找到中位数的中位数
    T median = linear_time_select(arr,start,start + (end-start-4)/5-1,(end-start-4)/10+1);

    // 数据 arr 根据 median 划分开来
    int middle = __partition_by_median(arr,start,end,median);
    int distance = middle-start+1; // 中位数的位置与start的距离
    if (n <= distance)
        return linear_time_select(arr,start,middle,n);// 在前半截
    else
        return linear_time_select(arr,middle + 1,end,n - distance);// 在后半截
}

// 将arr按照值median划分开来，并返回界限的位置
template <class T>
int __partition_by_median(vector<T> &arr,int start,int end,T median)
{
    while (true) {
        while (true) {
            if (start == end)
                return start;
            else if (arr[start] < median)
                ++ start;
            else
                break;
        }
        while (true) {
            if (start == end)
                return end;
            else if (arr[end] > median) {
                -- end;
            }
            else
                break;
        }
        swap(arr[start],arr[end]);
    }
}
int main()
{
    vector<int> arr;
    const int c = 2000;
    for (int i = 0;i < c; ++ i) {
        arr.push_back(i);
    }
    // 随机排列
    random_shuffle(arr.begin(),arr.end());

    for (int i = 1; i < c+1; ++ i) {
        cout << "find the " << i << " element,position is "
            << linear_time_select(arr,0,c-1,i) << endl;
    }
    return 0;
}

参考资料

1. Donald E.Knuth 著，苏运霖 译，《计算机程序设计艺术，第1卷基本算法》，国防工业出版社，2002年
2. Donald E.Knuth 著，苏运霖 译，《计算机程序设计艺术，第2卷半数值算法》，国防工业出版社，2002年
3. Donald E.Knuth 著，苏运霖 译，《计算机程序设计艺术，第3卷排序与查找》，国防工业出版社，2002年
4. Thomas H. Cormen, Charles E.Leiserson, etc., Introduction to Algorithms（3rd edition）, McGraw-Hill Book Company,2009
5. Jon Kleinberg, Ėva Tardos, Algorithm Design， Addison Wesley, 2005.
6. Sartaj Sahni ，《数据结构算法与应用：C++语言描述》 ，汪诗林等译，机械工业出版社，2000.
7. 屈婉玲，刘田，张立昂，王捍贫，算法设计与分析，清华大学出版社，2011年版，2013年重印.
8. 张铭，赵海燕，王腾蛟，《数据结构与算法实验教程》，高等教育出版社，2011年 1月

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