关于分治思想处理java代码的信息

用Java采用分治法递归求最大值和最小值，产生死循环

DEBUG了一下才看出来，递归坑人啊。。。

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也建议你用DEBUG跟踪一下。。

首先这里递归了几次

float rmax = 0, rmin = 0, bmax = 0, bmin = 0;

mid = (i + j) / 2;

maxMin(i, mid, a, rmax, rmin);

当i=0,mid=1的时候，上面几行代码的最后一行执行完成，并输出了最大最小值。

之后这个一行执行完了继续往下执行，造成死循环

即i=2,j=1

java用分治法查找数组元素的最大值和最小值,求大神帮我看看这段代码错在哪

分治那个方法基本都错了：

import java.util.*;

public class Maxmin {

public int max＝0;

public int min＝Integer.MAX_VALUE;

public int Min(int a, int b){

if(a=b)

return a;

else

return b;

}

public  int Max(int a, int b){

if(a=b)

return a;

else 

return b;

}

public  void min_max(int a[]){

if (a.length == 1) {

max = Max(max, a[0]);

min = Min(min, a[0]);

} else {

int m[] = new int[a.length / 2];

int n[] = new int[a.length - a.length / 2];

System.arraycopy(a, 0, m, 0, m.length);

System.arraycopy(a, m.length, n, 0, n.length);

min_max(m);

min_max(n);

}

}

public static void main(String []args){

Maxmin object= new Maxmin();

int[] array = new int[100];

for(int i=0; iarray.length; i++)

{

array[i]=(int) (Math.random()*100+1);

System.out.print(array[i]+" ");

}

object.min_max(array);

System.out.println("最大值是："+object.max);

System.out.println("最小值是："+object.min);

}

}

请教 java 分治法求最小子数组和

这是分治求最大子数组和

首先重要点是：递归，这个是关键，何为递归，就是自己调用自己，比如这个代码中的helper方法，就是递归，该代码运行时，会自己调用自己很多次，数组就会两分，两分再两分，这样就会把大的问题分解成小的问题，最后把小的问题汇集起来得到答案。

你表达不出的东西和没理解的就是这个递归，别小看这个递归，这是本代码的关键点，最重要的部分。

分治法求x的n次方的JAVA程序

以下是使用分治法求x的n次方的Java程序：

Copy code

public class Power {

public static void main(String[] args) {

double x = 2.0; // 底数

double n = 10; // 指数

double result = power(x, n);

System.out.println(x + " 的 " + n + " 次方为：" + result);

}

// 分治法求幂运算

public static double power(double x, double n) {

if (n == 0) { // n为0时，直接返回1

return 1;

}

double half = power(x, n / 2);

if (n % 2 == 0) { // n为偶数时，两半乘起来即可

return half * half;

} else { // n为奇数时，需要多乘一次x

return half * half * x;

}

}

}

首先，在 main() 方法中定义了底数 x 和指数 n。然后调用 power() 方法求 x 的 n 次方，并将结果输出到屏幕上。

power() 方法使用了分治法来实现幂运算。当 n 是0时，直接返回1；否则将 n 分成两半，分别递归求出两半的幂，然后根据 n 是奇数还是偶数来计算结果，最后返回计算结果。

由于每次递归将 n 除以2，因此该算法的时间复杂度为 Θ(lgn)。