该资源是关于算法设计的，是文档，但是有附加了代码。

二维空间的最接近点对问题 下面来考虑二维的情形。 选取一垂直线l:x=m来作为分割直线。其中m为S中各点x坐标的中位数。由此将S分割为S1和S2。 递归地在S1和S2上找出其最小距离d1和d2，并设d=min{d1,d2}，S中的最接近点对或者是d，或者是某个{p,q}，其中p∈P1且q∈P2 ，如图2-9所示。 能否在线性时间内找到p,q？ 考虑P1中任意一点p，它若与P2中的点q构成最接近点对的候选者，则必有distance(p，q)＜d。满足这个条件的P2中的点一定落在一个d×2d的矩形R中，如图2-10所示。 由d的意义可知，P2中任何2个S中的点的距离都不小于d。由此可以推出矩形R中最多只有6个S中的点。 图2-9距离直线l小于d的所有点 图2-10包含q的d×2d矩形R

对随机生成的由n个自然数组成的多重集合S,应用分治法编程计算S的众数及其重数。

算法设计与分析课内实验——分治法求众数。文档很齐全，包括算法分析过程和源代码（java语言eclipse环境）

C++语言 .CPP文件 可直接运行

五大常用算法-动态规划,分治,递归,贪心,回溯

课程的随堂作业，C语言的，用dev就能运行，萌新代码，勿喷，仅仅帮助不想写作业的朋友方便一下，反正老师也不会仔细检查的

C语言分治算法求解30枚银币中的某枚假币，简单而言，30枚银币中有1枚假币，该假币的重量比其他29枚银币的重量小1，先将30枚银币平分成两部分，各15枚，分别称重，重量小的那一半银币中必然包含假币，然后再分成两部分，依次类推，直至最后剩下两枚银币，称重后重量小的那一枚即为假币。

【问题描述】每次都是优化选出一个元素（分组后的中位数）为划分基准，在线性时间内寻找第i小元素。提示：分组时的组的个数为n/5的向下取整；分组后的中位数取第（num_group/2向上取整）小的元素。 【输入形式】在屏幕上输入若干整数，各数间都以一个空格分隔。再输入要寻找的元素是数组从小到大顺序中第几个位置。 【输出形式】第一次划分基准元素，和数组从小到大顺序中要寻找的那个位置的元素。 【样例1输入】 2 9 8 0 7 10 1 12 3 14 5 13 6 11 4 3 【样例1输出】 7 2 【样例1说明】 输入：15个整数，以空格分隔。要寻找第3小元素。 输出：7表示第一划分基准元素为7，2表示第3小元素为2。

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 template Type RandomizedSelect(Type a[],int p,int r,int k) { if (p==r) return a[p]; 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。