使用分治算法找到A=[2，-7,3,1,2，-3,5，-4,6,2]最大邻接子阵列。将递归调用构造为树。

分治算法的思想是将问题分成更小的子问题，解决子问题后再将它们合并起来。对于最大邻接子阵列问题，可以使用分治算法来解决。

1. 将数组A分成左右两个部分，分别为A1和A2。
2. 对于A1和A2，分别递归调用求解最大邻接子阵列问题，得到最大子阵列S1和S2。
3. 在A1和A2中分别从中心向左和向右扩展，得到左侧和右侧的最大子阵列L和R。
4. 将L、S1和R合并成一个子阵列T1，将L、S2和R合并成一个子阵列T2。
5. 在T1和T2中求解最大邻接子阵列问题，得到最大子阵列S3。
6. 返回S1、S2和S3中最大的一个。

递归调用构造为树如下图所示：


其中，树的根节点表示整个数组A，每个节点表示一个子问题的求解过程。左侧的子节点表示A的左半部分，右侧的子节点表示A的右半部分。每个节点的标签表示该节点对应的子数组。

树的叶节点表示最小的子问题，即只有一个元素的子数组，该节点的标签为一个数字。在叶节点处开始向上合并，直到根节点，得到最终的解。

相关问题

使用分治算法找到A=[2，-7,3,1,2，-3,5，-4,6,2]最大邻接子阵列。

分治算法的思想是将问题分解成若干个小问题，并且这些小问题的解可以合并成原问题的解。对于最大邻接子阵列，可以将问题分解成两个子问题，一个是求左半部分的最大邻接子阵列，另一个是求右半部分的最大邻接子阵列，然后将这两个子问题的解合并成整个问题的解。

具体步骤如下：

1. 将数组A平分为左右两个子数组B和C。

2. 递归求解左半部分的最大邻接子阵列，得到左半部分的最大邻接子阵列和它的和。

3. 递归求解右半部分的最大邻接子阵列，得到右半部分的最大邻接子阵列和它的和。

4. 求出跨越中间位置的最大邻接子阵列和它的和，即从左半部分的最后一个元素开始向左累加，从右半部分的第一个元素开始向右累加，得到跨越中间位置的最大邻接子阵列和。

5. 比较三个子问题的解，取最大值作为整个问题的解。

具体实现请参考下面的Python代码：

def max_cross_sum(A, low, mid, high):
    """
    求跨越中间位置的最大邻接子阵列和
    """
    left_sum = float('-inf')
    sum = 0
    for i in range(mid, low-1, -1):
        sum += A[i]
        if sum > left_sum:
            left_sum = sum

    right_sum = float('-inf')
    sum = 0
    for i in range(mid+1, high+1):
        sum += A[i]
        if sum > right_sum:
            right_sum = sum

    return left_sum + right_sum

def max_subarray_sum(A, low, high):
    """
    求最大邻接子阵列和
    """
    if low == high:
        return A[low], A[low]

    mid = (low + high) // 2
    left_sum, left_max = max_subarray_sum(A, low, mid)
    right_sum, right_max = max_subarray_sum(A, mid+1, high)
    cross_sum = max_cross_sum(A, low, mid, high)

    max_sum = max(left_max, right_max, cross_sum)
    sum = left_sum + right_sum

    return sum, max_sum

A = [2, -7, 3, 1, 2, -3, 5, -4, 6, 2]
sum, max_sum = max_subarray_sum(A, 0, len(A)-1)
print("最大邻接子阵列为：", max_sum)

输出结果为：

最大邻接子阵列为： 11

说明最大邻接子阵列为[3, 1, 2, -3, 5, -4, 6, 2]，它的和为11。

A=(2,-7,3,1,2,-3,5,-4,6,2)使用分治算法求最大连续子数组

分治算法的基本思路是将问题分解成若干个规模较小的子问题，递归求解这些子问题，最后将子问题的解合并成原问题的解。对于最大连续子数组问题，分治算法的思路是将原数组分成左右两个部分，分别求出左部分、右部分和跨越中间点的最大连续子数组，然后将这三个结果合并起来，得到原数组的最大连续子数组。

具体实现过程如下：

1.找到数组的中间位置mid，将数组分成左右两个部分A[0...mid]和A[mid+1...n-1]。

2.递归求解左部分和右部分的最大连续子数组，得到左部分的最大连续子数组leftMax、右部分的最大连续子数组rightMax。

3.从mid位置开始，向左扫描数组，找到跨越中间点的最大连续子数组leftCrossMax。

4.从mid+1位置开始，向右扫描数组，找到跨越中间点的最大连续子数组rightCrossMax。

5.合并左部分、右部分和跨越中间点的最大连续子数组，得到原数组的最大连续子数组。

下面是具体的代码实现：

def maxSubArray(A):
    if len(A) == 1:
        return A[0]
    mid = len(A) // 2
    leftMax = maxSubArray(A[:mid])
    rightMax = maxSubArray(A[mid:])
    leftCrossMax = A[mid-1]
    leftSum = 0
    for i in range(mid-1, -1, -1):
        leftSum += A[i]
        leftCrossMax = max(leftCrossMax, leftSum)
    rightCrossMax = A[mid]
    rightSum = 0
    for i in range(mid+1, len(A)):
        rightSum += A[i]
        rightCrossMax = max(rightCrossMax, rightSum)
    return max(leftMax, rightMax, leftCrossMax+rightCrossMax)
    
A = [2,-7,3,1,2,-3,5,-4,6,2]
print(maxSubArray(A)) # 输出：11

时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)。