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分治即分而治之，将一整个大问题分解成若干个小问题来解决。
一.颜色分类
来看题目（出自力扣）：
题目很简单，让我们将一个数组中乱序的颜色排列成红、白、蓝的正确序列。
因为题目中是用数字来代替颜色，因此题目要求不能使用排序函数。
那么我们如何来解决这个问题呢？？？
根据分治思想，题目要求我们将颜色分为三块，也就是说我们要管理三块区域，因此我们是否能通过去遍历数组，然后将元素放在其应在的区域呢？？？
如下图所示，我们可以使用三指针，其中 i 指针去遍历数组，如果 i 下标元素为0，就将其放在left维护的左边区域，如果为2，就将其放在right维护的右边区域，而剩余的1，都将会被集中在中间区域。
值得注意的是，i 下标是从左侧开始去遍历数组的，所以 i 下标左侧的区间一定是排好序的 0 和 1，而当 i 右侧的区域则是未排序的一段数据和排好的 2 。
这意味着当 i 与 left 交换一次数据之后，可以直接++，但是当 i 与 right 交换一次数据之后，得到的可能是0，所以 i 就不能++，必须重新进行一次判断。
void sortColors(vector<int>& nums) {int left = -1,right = nums.size(),i = 0;while(i < right){if(nums[i] == 0)swap(nums[++left],nums[i++]);else if(nums[i] == 2)swap(nums[--right],nums[i]);elsei++;}}二.快速排序
上述分治思想，貌似和快速排序的思想很相似，相对的，我们也可以用分治的思想来优化快排，如果快速排序的数组中有很多重复元素，甚至是全是重复元素， 那快速排序的效率就会及其低下。
因此，我们希望优化一下快速排序，那么就可以通过上述三指针的思想，确定数组中的一个基准元素key，一次排序后将数组分为三块，左边块全是小于key，中间块全是等于key，右边块全是大于key，这样就能保证相同的元素不会继续参与排序。
其中key的选择，我们采用在排序数组中随机选择的方式，具体优化代码如下：
void quickSort(vector<int>& nums,int begin,int end){if(begin >= end) return; int left = begin - 1,right = end + 1;int key = nums[begin + (rand() % (end - begin + 1))];int i = begin;while(i < right){if(key < nums[i])swap(nums[--right],nums[i]);else if(key > nums[i])swap(nums[++left],nums[i++]);elsei++;}mySort(nums,begin,left);mySort(nums,right,end);}vector<int> sortArray(vector<int>& nums) {srand(time(NULL));quickSort(nums,0,nums.size() - 1);return nums;}三.交易逆序对的总数
来看题目（出自力扣）：
题目很好理解，就是让我们统计一个数组中，前一个数比后一个数大的数对有多少个。
很显然，这道题可以直接通过两层for循环遍历数组来暴力求解，但是我们希望用时间复杂度更加优秀的解法，该怎么解这道题呢？？？
本题，我们可以采用分治 + 归并的思想来优化时间复杂度。
首先我们需要复习一下归并排序的原理：将一个数组分成两块，分别将两块子数组内的元素进行排序，最后再将两块数组合在一起整体排序，如此递归下去，就能得到一个时间复杂度为O(N*logN)的排序效率。
那么本题为什么可以使用归并排序呢？？？
我们用题目的示例来做解释，将数组分为如下两块，能够看出，一开始两个子数组还是乱序，现在我们来统计两个子数组中的逆序对，分别是（9,7）和（5,4），统计完之后，这两个子数组就可以分别完成内部排序。
有没有发现其中的奥秘，我们将子数组分别排序之后，并不会影响相较于两个子数组中的两个元素的相对位置，比如7和6的前后位置是相对不变的，此时再将两个子数组进行整体排序，因为归并排序将两个子数组合并时，是分别去比较两个数字的大小的，所以我们就可以在这时得到逆序对。
得此结论，我们就可以在归并排序的过程中，去统计逆序对的个数。
class Solution {int arr[50001];
public:int mergeSort(vector<int>& record, int left,int right){if(left >= right) return 0;int mid = (left + right) >> 1;int ret = 0;ret += mergeSort(record,left,mid);ret += mergeSort(record,mid + 1,right);int cur1 = left,cur2 = mid + 1;int i = 0;while(cur1 <= mid && cur2 <= right){if(record[cur1] > record[cur2]){ret += mid - cur1 + 1;arr[i++] = record[cur2++];}elsearr[i++] = record[cur1++];}while(cur1 <= mid)arr[i++] = record[cur1++];while(cur2 <= right)arr[i++] = record[cur2++];for(int j = left; j <= right;j++)record[j] = arr[j - left];return ret;}int reversePairs(vector<int>& record) {return mergeSort(record,0,record.size() - 1);}
};由于快排和归并排序都表现出分治的思想，所以在分治算法中二者是常客。