算法篇的文章主要为对”图解算法”一书的记录与总结
分而治之
分而治之(divide and conquer， D&C),一种著名的 **递归式** 解决问题的方法.快速排序中便使用到了该方法;
D&C的工作原理： - 找出简单的基线条件； - 确定如何缩小问题的规模，使其符合基线条件
分而治之的例子
java实现
/**
* 获取符合条件的正方形的边长
*
* @param height 矩形的长度
* @param width 矩形的宽度
* @return
*/
public int getValue(int height, int width) {
//获取矩形长对宽的取余
int remainder = height % width;
if (remainder ==0) {//这便是递归的基线条件，成立则退出递归，避免死循环
//说明此时长度为宽度的整数n倍,宽度即为符合正方形的边长
return width;
}
//递归调用,以最长边为新的矩形的长度
return getValue(width,remainder);
}快速排序案例
对数组Integer[] array = new Integer[]{5, 4, 1, 5, 7, 6, 2, 3};进行从小到大排序;
用分而治之的理念，先确认出递归的基准条件；对排序算法来说，最简单的数组就是空数组或者只包含一个元素的数组，因为这种情况下，只需要返回原数组，根本不用进行排序。所以基线条件就是:数组为空或者只包含一个元素。
代码实现
/**
* 快速排序
*
* @param array 需要进行排序的数组
* @param start 需要进行排序的数组的起始索引
* @param end 需要进行排序的数组的结束索引
*/
private void quickSort(Integer[] array, int start, int end) {
if (start < end) {
//获取进行分区的基准值索引
int pivotIndex = partition(array, start, end);
Log.d("yy", "基准值索引：" + pivotIndex);
//对基准左右2个分区再次进行递归排序
quickSort(array, start, pivotIndex - 1);
quickSort(array, pivotIndex + 1, end);
}
}
/**
* 获取基准值索引位置
*
* @param array
* @param start
* @param end
* @return
*/
int partition(Integer[] array, int start, int end) {
// 基准值大小（ pivot）
int pivot = array[start];
if (start < end) {
while (start < end) {
//从右往左查找比pivot基准值小的数
while (start < end && array[end] >= pivot) {
end--;
}
array[start] = array[end];
//从左往右查找比pivot基准值小的数
while (start < end && array[start] <= pivot) {
start++;
}
array[end] = array[start];
}
}
array[start] = pivot;
return start;
}图解