38|分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
MapReduce是Google大数据处理的三驾⻢⻋之一，另外两个是GFS和Bigtable。它在倒排索引、 PageRank计算、网⻚分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。 尽管开发一个MapReduce看起来很高深，感觉跟我们遥不可及。实际上，万变不离其宗，它的本质 就是我们今天要学的这种算法思想，分治算法。
如何理解分治算法?
为什么说MapRedue的本质就是分治算法呢?我们先来看，什么是分治算法?
分治算法(divide and conquer)的核心思想其实就是四个字，分而治之 ，也就是将原问题划分成n 个规模较小，并且结构与原问题相似的子问题，递归地解决这些子问题，然后再合并其结果，就得 到原问题的解。
这个定义看起来有点类似递归的定义。关于分治和递归的区别，我们在排序(下)的时候讲过:
分治算法是一种处理问题的思想，递归是一种编程技巧。
实际上，分治算法一般都比较适合用递归来 实现。分治算法的递归实现中，每一层递归都会涉及这样三个操作:
分解:将原问题分解成一系列子问题;
解决:递归地求解各个子问题，若子问题足够小，则直接求解;
合并:将子问题的结果合并成原问题。
分治算法能解决的问题，一般需要满足下面这几个条件:
原问题与分解成的小问题具有相同的模式;
原问题分解成的子问题可以独立求解，子问题之间没有相关性，这一点是分治算法跟动态规划的明 显区别，等我们讲到动态规划的时候，会详细对比这两种算法;
具有分解终止条件，也就是说，当问题足够小时，可以直接求解;
可以将子问题合并成原问题，而这个合并操作的复杂度不能太高，否则就起不到减小算法总体复杂 度的效果了。
