分治策略 合并排序 快速排序 代码 C语言 是自己写的程序，还请各位指教

VoronoiDiagramJavaRecursive 用分治法计算二维Voronoi图 算法描述：Franco Preparata和Michael Shamos的“计算几何学简介”，1985年 Alex Shavlovsky的Java实现，2018年

Gray码是一个长度为2的N次幂的序列，序列中无相同元素，每个元素都是长度为N位的（0，1）串，相邻元素恰好只有一位不同，用分置策略设计一个算法对任意的N构造相应的Gray码。

算法课本的题目，要求复杂度是(nlgn)。

主要介绍了python使用分治法实现求解最大值的方法,较为详细的分析了分治法的原理与实现求最大值的方法,需要的朋友可以参考下

平面最近点对问题分治算法解答，C++实现，代码整洁规范。

各排序算法平均时间的曲线图 * 算法设计与分析 *

最接近点对问题 给定平面上n个点的集合S，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。 为了使问题易于理解和分析，先来考虑一维的情形。此时，S中的n个点退化为x轴上的n个实数 x1,x2,…,xn。最接近点对即为这n个实数中相差最小的2个实数。 假设我们用x轴上某个点m将S划分为2个子集S1和S2 ，基于平衡子问题的思想，用S中各点坐标的中位数来作分割点。 递归地在S1和S2上找出其最接近点对{p1,p2}和{q1,q2}，并设d=min{|p1-p2|,|q1-q2|}，S中的最接近点对或者是{p1,p2}，或者是{q1,q2}，或者是某个{p3,q3}，其中p3∈S1且q3∈S2。 能否在线性时间内找到p3,q3？

分治法解决搜索问题 代码已运行过 正常运行 时间复杂度O（logn）

文章目录1. 基本思想2. 代码实现2.1 递归实现2.2 优化—非递归实现3. 性能分析 1. 基本思想 在数列排序中，如果只有一个数，那么它本身就是有序的；如果只有两个数，那么一次比较就可以完成排序。也就是说，数越少，排序越容易。那么，如果有一个由大量数据组成的数列，我们很难快速地完成排序，该怎么办呢？可以考虑将其分解为很小的数列，直到只剩一个数时，本身已有序，再把这些有序的数列合并在一起，执行一个和分解相反的过程，从而完成整个数列的排序。 归并排序与快速排序的思想基本一致,唯一不同的是归并排序的基准值是数组的中间元素 快排 Link：[排序算法] 6. 快速排序多种递归、非递归实现及性能