分治算法求最大子列和

int Max3( int A, int B, int C )
{ /* 返回3个整数中的最大值 */
    return A > B ? A > C ? A : C : B > C ? B : C;
}
 
int DivideAndConquer( int List[], int left, int right )
{ /* 分治法求List[left]到List[right]的最大子列和 */
    int MaxLeftSum, MaxRightSum; /* 存放左右子问题的解 */
    int MaxLeftBorderSum, MaxRightBorderSum; /*存放跨分界线的结果*/
 
    int LeftBorderSum, RightBorderSum;
    int center, i;
 
    if( left == right )  { /* 递归的终止条件，子列只有1个数字 */
        if( List[left] > 0 )  return List[left];
        else return 0;
    }
 
    /* 下面是"分"的过程 */
    center = ( left + right ) / 2; /* 找到中分点 */
    /* 递归求得两边子列的最大和 */
    MaxLeftSum = DivideAndConquer( List, left, center );
    MaxRightSum = DivideAndConquer( List, center+1, right );
 
    /* 下面求跨分界线的最大子列和 */
    MaxLeftBorderSum = 0; LeftBorderSum = 0;
    for( i=center; i>=left; i-- ) { /* 从中线向左扫描 */
        LeftBorderSum += List[i];
        if( LeftBorderSum > MaxLeftBorderSum )
            MaxLeftBorderSum = LeftBorderSum;
    } /* 左边扫描结束 */
 
    MaxRightBorderSum = 0; RightBorderSum = 0;
    for( i=center+1; i<=right; i++ ) { /* 从中线向右扫描 */
        RightBorderSum += List[i];
        if( RightBorderSum > MaxRightBorderSum )
            MaxRightBorderSum = RightBorderSum;
    } /* 右边扫描结束 */
 
    /* 下面返回"治"的结果 */
    return Max3( MaxLeftSum, MaxRightSum, MaxLeftBorderSum + MaxRightBorderSum );
}
 
int MaxSubseqSum3( int List[], int N )
{ /* 保持与前2种算法相同的函数接口 */
    return DivideAndConquer( List, 0, N-1 );
}

分治法的运用条件:
1.原问题可以分解为若干与原问题的解；
2.子问题可以分解并可以求解；
3.子问题的解可以合并为原问题的解；
4.分解后的子问题应互相独立，即不包含重叠子问题

MaxLeftSum, MaxRightSum;可以求出单独小块的最大值（如1，2，-3,4，可以表示右边有独立最大子列4）

MaxLeftBorderSum, MaxRightBorderSum; 这两个负责寻找整个数列是不是最大值

设总的时间复杂度为T(N),分成两份每边都是T(N/2),还要加上算跨越分界线部分O(N)(表示每一个元素都扫描了一遍，即N的常数倍,每一次求跨越边界的子列都要扫描左右两边的元素，每个元素多会扫描一遍以上），一直分到N/ $2^{k}$ =1,也就是递归的终止，左右两边相等。T(1)=O(1），k =logN, $2^{k}$ =N,ckN=cNlogN=O(NlogN)

当两个复杂度在一起时我们取大的那个O(NlogN),

分治算法求最大子列和

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