迭代 分治 穷举 回溯等 算法概念的引入

算法设计中的分治与回溯策略算法设计中的分治与回溯策略是两种常用的问题解决方法，它们在解决复杂问题时具有重要的作用。

本文将介绍分治与回溯策略的基本概念和应用场景，并通过实例详细探讨它们的具体应用。

一、分治策略分治策略是一种将问题划分为更小的子问题，并通过在子问题上递归地应用相同的方法来解决原问题的方法。

它包含以下三个基本步骤：1. 分解（Divide）：将原问题分解为若干个规模较小且相互独立的子问题。

2. 解决（Conquer）：递归地解决每个子问题，如果子问题的规模足够小，则直接求解。

3. 合并（Combine）：将子问题的解合并为原问题的解。

分治策略的经典应用是归并排序和快速排序。

以归并排序为例，其思想是将待排序的序列划分为若干个子序列，分别进行排序，然后将排好序的子序列合并成最终有序序列。

这个过程中，分解步骤是通过将序列划分为两个子序列，解决步骤是递归地对子序列进行排序，合并步骤是将排好序的子序列合并。

二、回溯策略回溯策略是一种通过穷举所有可能的解并逐步构建可行解的方法。

它通常用于求解组合优化问题、排列问题和搜索问题。

回溯法的基本思想如下：1. 选择（Choose）：在每一步选择中，我们都有多个选择可以进行尝试。

2. 约束（Constraint）：对选择进行约束条件的限制，以排除不满足要求的选择。

3. 撤销（Un-choose）：如果发现当前选择并不是正确的解，可以撤销上一步或几步的选择，进行其他尝试。

回溯策略经常使用递归来实现，其关键是正确地定义选择、约束和撤销的操作。

回溯法可以通过剪枝操作来减少搜索空间，提高求解效率。

回溯策略的一个典型应用是八皇后问题。

八皇后问题是要求在一个8×8的棋盘上放置8个皇后，使得任意两个皇后都不能相互攻击。

回溯法通过逐行放置皇后，并检查每个位置是否满足约束条件，如果满足则进入下一行继续放置，如果不满足则进行回溯，尝试其他选择。

结语分治策略和回溯策略都是算法设计中常用的解决复杂问题的方法。

"穷举"、"选代"和"递推"是三种不同的方法，通常在不同的数学或计算问题中使用。

以下是对这三种方法的详细解释：1. 穷举（Exhaustive Enumeration）：▪定义：穷举是一种通过逐个尝试所有可能的情况来解决问题的方法。

在这种方法中，系统性地列举所有可能的解，然后检查哪一个满足给定的条件。

▪使用场景：穷举通常用于解决相对较小且离散的问题，其中可能的解的数量是有限的。

这种方法在保证完备性的同时，可能会因为遍历所有可能性而效率较低。

2. 选代（Iteration）：▪定义：选代是通过迭代或循环的方式逐步逼近解决问题的方法。

它通常包括多次迭代，每一次迭代都在先前的结果基础上进行调整，直至达到满足条件的解。

▪使用场景：选代常常用于需要逐步调整和逼近的问题，例如数值计算、优化问题等。

选代方法可以通过不断改进当前解决方案来逐渐接近最优解。

3. 递推（Recursion）：▪定义：递推是一种通过在问题中使用相同的解决方法，但在较小的规模上进行的方法。

递推问题通常将大问题拆解为较小的子问题，并通过解决子问题来解决原始问题。

▪使用场景：递推经常用于解决具有递归结构的问题，例如分治算法、动态规划等。

递推关注的是将问题划分为可重复解决的子问题，然后将这些解决方案合并以解决原始问题。

示例：▪穷举：在密码破解中，穷举法会尝试所有可能的密码组合，直到找到正确的密码。

▪选代：在求解方程或最优化问题时，使用迭代方法，每一次迭代都尝试使解更接近真实解。

▪递推：在斐波那契数列中，递推公式为 F(n) = F(n-1) + F(n-2)，利用相邻两项的关系递推计算出数列的值。

这三种方法都有其适用的场景和优劣势，选择使用哪种方法通常取决于问题的性质和规模。

在实际应用中，很多问题可能会结合使用这些方法的不同特点来更有效地解决。

简述算法概念一、算法概念算法是指用于解决问题的一系列步骤，它可以被看作是一种计算模型。

在计算机科学中，算法是指用于解决特定问题的一组有限指令序列。

这些指令描述了一个计算过程，当按照给定的顺序执行时，能够在有限时间内产生输出结果。

二、算法的分类1. 按照求解问题的性质分类(1) 数值型问题：求解数学方程、求解数值积分等。

(2) 组合型问题：如图论、网络流等。

(3) 几何型问题：求解几何图形之间关系等。

2. 按照设计思路分类(1) 贪心算法：每次选择最优策略，希望最终得到全局最优解。

(2) 分治算法：将原问题分成若干个规模较小且结构与原问题相似的子问题，递归地求解这些子问题，再将结果合并成原问题的解。

(3) 动态规划算法：将大规模复杂的问题分割成若干个小规模简单的子问题进行求解，并保存每个子问题的答案，在需要时查找已经保存好的答案来避免重复计算。

3. 按照求解策略分类(1) 穷举算法：列举所有可能的情况，再从中选出最优解。

(2) 迭代算法：通过不断迭代逼近最优解。

(3) 随机化算法：通过随机选择策略来求解问题。

三、算法的评价标准1. 正确性：算法所得结果应该与问题的实际结果一致。

2. 时间复杂度：衡量算法执行所需时间的指标，通常使用大O记号表示，例如O(n)、O(nlogn)等。

3. 空间复杂度：衡量算法执行所需空间的指标，通常使用大O记号表示，例如O(n)、O(nlogn)等。

4. 可读性：算法应该易于理解和修改，使得程序员能够快速地进行开发和维护工作。

四、常见数据结构与算法1. 数组与链表数组是一种线性数据结构，它可以存储相同类型的元素，并且可以通过下标访问。

链表也是一种线性数据结构，它由节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。

数组和链表都可以用来实现栈和队列等数据结构。

2. 排序算法排序是计算机科学中最基本的问题之一，它的目的是将一组数据按照某种规则进行排列。

常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

算法的演变历程
算法在中国古代文献中称为“术”，最早出现在《周髀算经》《九章算术》。

从唐代开始，关于算法论述的书就一直在出现，比如唐代的《算法》、宋代的《杨辉算法》、元代的《丁巨算法》、明代的《算法统宗》、清代的《开平算法》等。

在西方，最早关于算法的论述是9世纪的波斯数学家花拉子米。

这个波斯数学家在当时提出了算法的概念，随后传到了欧洲。

后来便出现了“algorithm”这个词，意思是“花拉子米”的运算法则。

这就是西方算法单词的由来。

在现代的数学认知当中，欧几里得算法被西方人认为是史上第一个算法。

回溯算法的步骤回溯算法的步骤回溯算法是一种通过穷举所有可能的解来求解问题的算法。

它通常用于求解组合优化问题、排列问题和子集问题等。

下面我们将介绍回溯算法的步骤。

1. 定义问题在使用回溯算法之前，需要先定义好要解决的问题。

例如，如果要求解一个排列问题，那么就需要确定排列中元素的个数和范围。

2. 确定状态空间树状态空间树是指所有可能解的集合。

在回溯算法中，状态空间树通常用于表示所有可能的决策路径。

例如，在排列问题中，每一个节点代表一个元素被选中或未被选中。

3. 确定约束条件约束条件是指限制解决方案可行性的条件。

在回溯算法中，必须遵守约束条件才能得到有效的解决方案。

例如，在排列问题中，每个元素只能出现一次。

4. 确定搜索顺序搜索顺序是指按照什么顺序遍历状态空间树。

在回溯算法中，搜索顺序通常有两种：深度优先搜索和广度优先搜索。

5. 编写递归函数递归函数是实现回溯算法最重要的部分。

递归函数的作用是遍历状态空间树，找到所有可行的解决方案。

在编写递归函数时，需要考虑以下几个方面：（1）确定终止条件：当搜索到状态空间树的叶子节点时，需要确定终止条件，返回当前路径是否符合要求。

（2）确定回溯条件：当搜索到某个节点时，如果发现该节点不符合约束条件，则需要回溯到上一个节点。

（3）确定状态变化：在搜索过程中，需要记录每个节点的状态变化。

例如，在排列问题中，需要记录哪些元素已经被选中。

6. 调用递归函数最后一步是调用递归函数，并将初始状态作为参数传入。

在调用递归函数之后，程序会自动遍历状态空间树，并找到所有可行的解决方案。

总结回溯算法是一种常见的求解组合优化问题、排列问题和子集问题等的算法。

它通过穷举所有可能的解来求解问题，在实际应用中有着广泛的应用。

在使用回溯算法时，需要先定义好要解决的问题，并按照上述步骤进行操作。

算法解题可以采用许多不同的思路和方法，以下是一些常见的解题思路：
1. 贪心算法（Greedy Algorithm）：每一步都选择当前情况下看起来最优的选择，以期望最终获得全局最优解。

2. 动态规划（Dynamic Programming）：将复杂问题分解为较小的子问题，并借助已解决的子问题的结果来解决更大的问题，通常使用记忆化搜索或者自底向上的迭代方法。

3. 分治算法（Divide and Conquer）：将问题划分为两个或多个相对简单的子问题，分别求解，然后将子问题的解合并以得到原问题的解。

4. 回溯算法（Backtracking）：通过穷举所有可能的解，并逐步构建可行解，当发现当前解不能满足要求时，回退选择继续尝试其他路径。

5. 搜索算法：根据问题的性质，采用广度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS）等搜索策略来遍历问题的解空间，寻找满足条件的解。

6. 排序和查找算法：根据问题的特点，选择合适的排序算法（如快速排序、归并排序、堆排序等）或查找算法（如二分查找、哈希查找等）来解决问题。

7. 图算法：根据问题的图结构特点，采用广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）、最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）等图算法来解决问题。

8. 数学模型和优化算法：将问题转化为数学模型，并采用数学方法或优化算法（如线性规划、整数规划、贪心算法、遗传算法等）来求解。

以上仅为一些常见的解题思路，选择合适的算法思路需要根据问题的特点和复杂度进行综合分析和评估。

对于复杂的问题，常常需要结合多种思路和方法来解决，以达到更好的解题效果。

论述对分治算法的理解分治算法是一种常用的问题解决方法，它将一个大问题划分为若干个小问题，然后分别解决这些小问题，并将它们的解合并起来得到原问题的解。

通过将问题划分为子问题，分治算法能够有效地降低问题的复杂度，提高问题的解决效率。

分治算法的基本思想是将一个复杂的问题分解为若干个相互独立且结构相同的子问题，然后分别解决这些子问题，并将它们的解合并起来得到原问题的解。

这种将问题分解为子问题并分别解决的过程可以递归地进行，直到问题的规模足够小，可以直接求解为止。

分治算法的三个步骤包括分解、解决和合并。

在分解阶段，将原问题划分为若干个规模较小的子问题；在解决阶段，递归地求解这些子问题；在合并阶段，将子问题的解合并起来得到原问题的解。

分治算法的关键是如何将问题划分为子问题，并找到合适的合并方式。

分治算法的典型应用包括排序、查找和计算等。

例如，在快速排序算法中，将一个待排序的数组划分为两个子数组，然后分别对这两个子数组进行排序，最后合并起来得到有序的数组。

在二分查找算法中，将一个有序数组划分为两个子数组，然后根据查找值的大小决定在哪个子数组中继续查找，直到找到目标元素或者确定目标元素不存在。

在矩阵乘法算法中，将两个矩阵划分为四个子矩阵，然后分别对这四个子矩阵进行乘法运算，并将它们的结果合并起来得到最终的乘积矩阵。

分治算法的优点是能够有效地降低问题的复杂度。

通过将问题划分为子问题，分治算法能够将原问题的规模减小为子问题的规模的多项式级别，从而降低问题的复杂度。

分治算法还具有良好的可扩展性和模块化性，可以方便地将问题划分为子问题，并对子问题进行独立求解。

然而，分治算法也有一些局限性。

首先，分治算法的效率高度依赖于问题的划分方式和合并方式。

如果划分方式不合理或者合并方式不恰当，可能会导致算法的效率低下。

其次，分治算法通常需要额外的空间来存储子问题的解，这可能会导致算法的空间复杂度较高。

分治算法是一种常用的问题解决方法，通过将问题划分为子问题并分别解决，然后将子问题的解合并起来得到原问题的解。

常见八种算法详解-回复“常见八种算法详解”算法是计算机科学中的重要概念，是解决问题的方法和步骤的描述。

常见八种算法是指八种常用的计算机算法，包括贪心算法、动态规划算法、分治算法、回溯算法、递归算法、穷举算法、分支限界算法和排序算法。

下面将逐一详细介绍这八种算法的原理和应用。

一、贪心算法贪心算法是一种寻找局部最优解的方法，在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择，从而希望最后得到的结果是全局最好或最优的。

贪心算法的核心思想是利用局部最优解构建全局最优解。

其典型应用包括霍夫曼编码、最小生成树算法和最短路径算法等。

二、动态规划算法动态规划算法是一种将问题分解成相互重叠的子问题并解决子问题的优化问题。

动态规划算法的核心思想是通过存储已计算结果来避免重复计算，以达到减少计算时间的目的。

其典型应用包括背包问题、最长公共子序列和矩阵连乘等。

三、分治算法分治算法是一种将问题分解成相互独立且同样类型的子问题，然后递归地解决这些子问题的方法。

分治算法的核心思想是将原问题分解成多个相似的子问题，然后将子问题的解合并成原问题的解。

其典型应用包括归并排序、快速排序和二分查找等。

四、回溯算法回溯算法是一种通过穷举所有可能的解来求解问题的方法。

回溯算法的核心思想是在每一步都尝试所有可能的选项，并根据问题的约束条件和限制条件进行搜索和剪枝，以找到问题的解。

其典型应用包括八皇后问题、0-1背包问题和图的着色问题等。

五、递归算法递归算法是一种通过调用自身来解决问题的方法。

递归算法的核心思想是将大问题转化为相同类型的小问题，然后逐层向下求解小问题，直到达到问题的结束条件。

其典型应用包括计算斐波那契数列、求解阶乘和合并排序等。

六、穷举算法穷举算法是一种通过列举所有可能的解来求解问题的方法。

穷举算法的核心思想是遍历问题的解空间，找到符合问题要求的解。

穷举算法通常适用于问题的解空间较小的情况。

其典型应用包括全排列问题、子集和问题和图的哈密顿回路问题等。

本科毕业论文算法算法（Algorithm），通常翻译为“算法”、“演算法”或“算法”等，指的是一种解题方案的规范和步骤，是一种具有一定规律性的操作方法。

算法是计算机科学的重要分支，能够解决许多问题，如排序、查找、最短路径等。

本篇论文将从算法的概念、分类、设计和分析等方面进行探讨，希望读者能对算法有一个全面的认识。

一、算法的概念算法指的是一种用于求解问题的有限步骤。

它是一个自动化过程，任何可以被计算机执行的任务都可以表示为一个算法，而大部分计算机程序都是算法的实现。

通常情况下，算法应具备以下要素：1.输入：算法要求有输入，通常是一个问题或一串数据。

2.输出：算法必须有输出，即针对输入生成相应的结果。

3.明确性：算法需要具有明确的步骤和操作方式。

4.有限性：算法应具备有限步骤，不应出现无限循环或死循环。

5.有效性：算法应能够在合理的时间内完成任务。

二、算法的分类算法可分为以下几种类型：1.穷举算法：这种算法通常应用于搜索问题。

它通过尝试所有可能的搜索路径来找到问题的解决方案，因此也称为暴力搜索。

2.贪心算法：贪心算法的核心思想是选择最优解。

在每个步骤中，该算法都选择自己认为最好的决策，从而最终得到最优解。

3.分治算法：这种算法将问题分为多个子问题，递归地解决每个子问题并将它们合并为最终解决方案。

分治算法通常应用于求解类似于快速排序和归并排序之类的排序算法。

4.动态规划算法：这种算法通常应用于求解具有最优化性质的问题。

它将问题分解为多个子问题并逐步求解各个子问题，然后将子问题的解决方案综合起来得到最终的解决方案。

5.回溯算法：这种算法思想是从一组可能的解决方案中选择一个，然后检查它是否满足要求。

如果没有满足，那么就回溯并选择下一个可行的解决方案，如此重复，直到找到符合要求的解决方案。

三、算法的设计算法设计是指将一个问题转化为可理解的算法步骤，然后将其实现为计算机程序的过程。

算法设计过程中通常需要进行以下几个步骤：1.问题定义：将问题抽象化，定义问题的输入和输出以及问题所需的约束条件。

标题：深入探索Python常用算法：枚举、递归和回溯在计算机科学领域，算法是解决问题的一种方法或步骤。

Python作为一种功能丰富、易于学习的编程语言，广泛应用于算法设计和实现中。

本文将深入探讨Python中常用的算法：枚举、递归和回溯，帮助读者更全面、深刻地理解这些算法，以及它们在实际问题中的应用。

1. 枚举枚举是一种常见的算法思想，它通过穷举所有可能的情况来寻找问题的解。

在Python中，我们可以利用循环来实现枚举算法，列举所有可能的组合或排列。

在解决集合中某个元素的排列组合问题时，枚举算法能够帮助我们找到所有可能的情况，从中筛选出符合条件的解。

当然，枚举算法在实际应用中可能会遇到效率低、时间复杂度高的问题，但在某些问题中，特别是规模较小的情况下，枚举算法仍然具有一定的实用性。

2. 递归递归是一种非常重要的算法思想，它通过函数自身的调用来解决复杂的问题。

在Python中，递归算法常常用于解决树、图等非线性结构的问题。

通过不断地将原问题分解为规模较小的子问题，并利用函数的递归调用来解决这些子问题，最终得到原问题的解。

然而，递归算法在实际应用中也存在一些问题，比如递归深度过深会导致栈溢出，而且递归算法的效率通常不高。

在使用递归算法时，需要注意合理控制递归深度，并对递归算法进行优化。

3. 回溯回溯是一种在解决约束满足问题时非常常见的算法思想，它通过不断尝试可能的解，并在尝试过程中进行剪枝，从而找到问题的解。

在Python中，回溯算法常常用于解决八皇后、数独等问题，这些问题都属于约束满足问题的范畴。

回溯算法的本质是一个递归搜索过程，通过不断地尝试可能的解，然后进行回退和剪枝，最终找到问题的解。

在实际应用中，回溯算法通常能够找到问题的所有解，但也需要考虑到它的时间复杂度问题，特别是在问题规模较大时。

个人观点和理解在实际问题中，枚举、递归和回溯算法都具有重要的应用价值。

虽然它们各自存在一些问题，比如枚举算法的时间复杂度高、递归算法可能导致栈溢出、回溯算法需要进行剪枝来提高效率，但在很多情况下，它们仍然是解决问题的有效手段。

算法相关的名词解释算法是计算机科学的核心和基石，无论是数据处理，图像处理，自然语言处理，机器学习，还是人工智能领域的各种应用，都离不开算法。

为了更好地理解相关的名词，我们将对一些常见的算法名词进行解释。

一、贪心算法贪心算法是一种通过做出每一步最优选择，从而达到整体最优的算法。

贪心算法无法保证结果是最优解，但由于其高效性，常用于近似解问题。

贪心算法每次选择局部最优解，并且不回溯。

虽然贪心算法简单易懂，但在应用时需要斟酌每一步最优选择是否真的能够达到整体最优。

二、分治算法分治算法是一种将问题分解为更小规模的子问题，并递归地解决各个子问题，最终将子问题的解合并得到整体解的算法。

分治算法常用于解决规模较大的问题，如排序、查找、图形问题等。

典型的分治算法例子包括归并排序和快速排序。

三、动态规划动态规划是一种通过将问题分解为相互重叠的子问题，用数组保存子问题的解，最终得到整体解的算法。

动态规划在求解最短路径、背包问题等方面具有广泛应用。

动态规划算法通常包括定义状态、状态转移方程以及初始条件等步骤。

四、回溯算法回溯算法是一种通过穷举所有可能解并逐步筛选得到最优解的算法。

回溯算法常用于解决组合问题、排列问题、八皇后问题等。

回溯算法通常采用递归的方式，通过深度优先搜索遍历问题的解空间。

五、遗传算法遗传算法是一种受到生物进化理论启发而发展起来的优化算法。

遗传算法模拟自然选择、交叉、变异等过程，通过种群的进化搜索问题的最优解。

遗传算法常用于求解复杂问题，如旅行商问题和机器学习中的参数优化。

六、神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元连接和传输过程的数学模型，其由输入层、隐藏层和输出层组成。

神经网络通过学习样本数据，调整连接权重，从而实现对问题的预测和分类。

神经网络在图像识别、语音识别等领域具有广泛应用。

七、支持向量机支持向量机是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。

支持向量机通过寻找一个最优超平面将不同类别的样本进行划分。

算法原理概述
算法原理是指算法的基本概念、基本思想和基本方法。

它是指导算法设计和分析的理论基础，可以帮助解决各种问题。

算法原理包括以下几个方面：
1. 算法的定义：算法是一系列定义良好的指令，用于解决特定问题的方法或过程。

算法通常包括输入、输出、明确的指令和结束条件。

2. 算法的基本思想：算法的基本思想是指算法设计的思路和方法。

常见的算法思想有递归、分治、贪心、动态规划、回溯、穷举等等。

3. 算法的时间复杂度和空间复杂度：算法的时间复杂度是指算法运行时间与问题规模的增长关系。

算法的空间复杂度是指算法所需空间与问题规模的增长关系。

时间复杂度和空间复杂度是评价算法效率的重要指标。

4. 算法的正确性：算法的正确性是指算法能够得到正确的输出结果。

为了保证算法的正确性，通常需要进行数学证明和测试验证。

5. 算法的优化：算法的优化是指改进算法的效率和性能。

通过改善算法的设计和实现方法，可以减少算法的运行时间和空间消耗。

总之，算法原理是指导算法设计和分析的基本理论，它涉及算法的定义、基本思想、复杂度分析、正确性和优化等方面。

掌握算法原理可以帮助我们设计高效、正确的算法来解决各种问题。

回溯法和分治法
回溯法和分治法都是计算机科学中的重要算法。

分治法(Recurrence and Divide-Conquer)是一种将问题分解为更小的子问题，然后分别解决这些子问题，最后合并子问题的解以得到原问题的解的算法。

在分治算法中，如果原问题的规模足够小，可以直接求解，否则将原问题分解为k个规模较小的子问题，然后递归地解决这些子问题。

最后将各个子问题的解合并得到原问题的解。

回溯法(Back Tracking Method)是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。

在回溯算法中，每次扩大当前部分解时，都会面临一个可选的状态集合，新的部分解就通过在该集合中选择构造而成。

这样的状态集合，其结构是一棵多叉树，每个树结点代表一个可能的部分解，它的儿子是在它的基础上生成的其他部分解。

回溯法对任一解的生成，一般都采用逐步扩大解的方式。

每前进一步，都试图在当前部分解的基础上扩大该部分解。

回溯法以这种工作方式递归地在状态空间中搜索，直到找到所要求的解或解空间中已无活结点时为止。

回溯法和分治法都是基于试探的算法，它们都需要通过尝试不同的解决方案来找到最佳或可行的解决方案。

回溯法可以找出所有可能的解决方案，而分治法则可以解决大规模的问题，通过将问题分解为更小的子问题并递归地解决这些子问题来降低问题的复杂性。

分治法的迭代算法分治法是一种算法设计策略，通常用于解决复杂问题。

它将问题分割为更小的子问题，解决子问题并将解合并为整体解。

在分治法中，主要包含递归算法和迭代算法两种方式。

下面将详细介绍分治法的迭代算法。

1.将问题划分为更小的子问题：首先，将原问题划分为多个更小的子问题。

每个子问题与原问题具有相同的结构，但规模更小。

对于每个子问题，都可以使用相同的算法来解决。

2.解决子问题：然后，对每个子问题进行求解。

如果子问题足够小，可以直接求解，否则，可以使用相同的算法来递归地求解子问题。

3.合并子问题的解：最后，将子问题的解合并为整体问题的解。

这通常涉及到一些合并操作，将多个解合并为一个解。

下面通过一个简单的例子来说明分治法的迭代算法。

假设我们需要计算一个整数数组的和。

首先，将数组划分为多个子数组，每个子数组包含两个元素。

例如，对于数组[1,2,3,4,5,6,7,8]，可以划分为[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]。

然后，对每个子数组进行求和操作。

例如，对于子数组[1,2]，求和为3；对于子数组[3,4]，求和为7，以此类推。

最后，将子数组的和合并为整个数组的和。

在上述例子中，将子数组的和[3,7,11,15]合并为整个数组的和36迭代算法的关键在于如何划分问题和合并子问题的解。

通常，可以使用循环来实现迭代。

在每次迭代中，将问题划分为更小的子问题，并对每个子问题进行求解。

然后，将子问题的解合并为整个问题的解。

迭代算法的优点是避免了递归算法中的函数调用开销，节省了内存空间。

此外，迭代算法通常比递归算法更容易理解和实现。

迭代算法的伪代码如下：1.定义一个栈，用于存储待处理的子问题。

2.将原问题入栈。

3.循环执行以下步骤，直到栈为空：(a) 弹出栈顶的子问题，记为current_problem。

(b) 如果current_problem足够小，直接求解并将解入栈。

(c) 否则，将current_problem划分为更小的子问题，并将子问题入栈。