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问题。这条特征涉及到分治法的效率，如果各子问题是不独立的，则分治法要做许多不必要的工作，重复地解公共的子问题，此时虽然也可用分治法，但一般用动态规划较好(例如记忆化搜索是分治转化为动归的一个经典, 要注意)。

分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征：   该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决；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，因此大部分问题满足这个特征。 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这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 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；能否利用分治法完全取决于问题是否具有这条特征，如果具备了前两条特征，而不具备第三条特征，则可以考虑贪心算法或动态规划。

分治法的基本思想：将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题相同。递归地解这些问题，然后将各个子问题的解合并成原问题的解。

而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性

分治法的设计思想是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之

递归是算法的实现方式，分治是算法的设计思想。     迭代是不断地循环过程，递归式不断地调用自身

    分治与递归像一对孪生兄弟，经常同时应用在算法设计之中，并由此产生许多高效算法。

1）明确递归的终止条件在递归的过程中，我们需要一个临界点来终止递归，这样当我们到达这个临界点时，就不用继续往下递去了，而是实实在在的归来。2） 给出递归终止时的处理办法当到达递归临界点时，我们需要给出问题的解决方案，也就是给定一个具体的值而不是一个递归函数。一般地，在这种情景下，问题的解决方案是最直观的，最容易的。3） 提取重复的逻辑，缩小问题规模我们在阐述递归思想内涵时谈到，递归问题必须可以分解为若干个规模较小、与原问题形式相同的子问题，这些子问题可以用相同的解题思路来解决。从程序实现的角度而言，我们需要抽象出一个干净利落的重复的逻辑，以便使用相同的方式解决子问题。