如何在算法设计中应用分治策略来提高效率，并给出分治策略与动态规划在解决问题时的主要区别？

分治策略是一种将大问题分解成小问题来解决的方法，其核心在于递归地将问题分解成更小的子问题，直到这些子问题小到可以直接求解。例如，快速排序和归并排序都采用了分治策略，通过递归地将数组分成两部分，分别排序，然后合并结果。分治策略的关键在于如何有效地将问题分解以及如何将子问题的解合并成原问题的解。

参考资源链接：[算法分析复习重点：选择题及答案解析](https://wenku.csdn.net/doc/1m80jgrrip?spm=1055.2569.3001.10343)

在与动态规划的比较中，分治策略适用于子问题之间没有重叠的情况，而动态规划则用于子问题有重叠的情况。动态规划通过存储已解决子问题的解来避免重复计算，这样可以显著提高效率，尤其是在处理具有重叠子问题的优化问题时。例如，在解决0/1背包问题时，虽然不同阶段可能面临相同重量的子问题，但动态规划通过记忆化存储来避免重复计算，从而在多项式时间内找到最优解。

动态规划通常包括以下步骤：1) 定义问题的最优解结构；2) 递归定义最优解的值；3) 自底向上计算最优解的值；4) 构造最优解。而分治策略则主要关注于问题的分割和解的合并。

为了深入理解分治策略与动态规划的区别，推荐参阅《算法分析复习重点：选择题及答案解析》。这本书提供了多种算法策略的选择题及答案解析，能够帮助你更好地理解这些策略的特点、应用实例和评估标准。通过这些精选的习题，你可以实际操作和练习分治策略和动态规划的题目，从而加深理解，并提高解决实际问题的能力。

参考资源链接：[算法分析复习重点：选择题及答案解析](https://wenku.csdn.net/doc/1m80jgrrip?spm=1055.2569.3001.10343)