基于对称三对角矩阵特征求解的分而治之方法，提出了一种改进的使用MPI/Cilk模型求解的混合并行实现，结合节点间数据并行和节点内多任务并行，实现了对分治算法中分治阶段和合并阶段的多任务划分和动态调度.节点内利用Cilk任务并行模型解决了线程级并行的数据依赖和饥饿等待等问题，提高了并行性；节点间通过改进合并过程中的通信流程，使组内进程间只进行互补的数据交换，降低了通信开销.数值实验体现了该混合并行算法在计算效率和扩展性方面的优势.

在n枚外观相同的硬币中，有一枚是假币，并且已知假币与真币的重量不同，但不知道假币与真币相比较轻还是较重。可以通过一架天平来任意比较两组硬币，设计一个高效的算法来检测这枚假币。

这是算法作业，C++，分治原理解决第k小问题，只有cpp

算法课实验、大作业

资源位分治法求最近点对，包含几种算法，以及图形界面，是一套完整的工程。全部为java实现。

这个代码是利用快速排序算法，求第K大的数。 快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

本文实例讲述了Python分治法定义与应用。分享给大家供大家参考，具体如下： 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

用分治法，动态规划求最佳路径，解决的是金字塔钻石矿工的问题，是自己写的作业代码

主要介绍了Java基于分治法实现的快速排序算法,结合实例形式分析了java基于分治法的快速排序相关实现技巧,代码中备有较为详细的注释说明便于理解,需要的朋友可以参考下

问题描述：设R={r1,r2,…,rn}是要进行排列的个元素。其中元素r1,r2,…,rn 可能相同。试设计一个算法，列出R的所有不同排列。 ★算法设计：给定n及待排列的n个元素。计算出这n个元素的所有不同排列。 ★数据输入：由文件input.txt提供输入数据。文件的第1行是元素个数n,1≤n≤500。接下来的1行是待排列的n个元素。 ★结果输出：将计算出的n个元素的所有不同排列输出到文件output.txt。文件最后1行中的数是排列总数。