有時候，你可能會遇到使用任何已知的演算法都無法解決的問題，這種時候，我們就可以試試分治法的思路。
分治法的基本思想很簡單，顧名思義，就是將乙個大問題分解為若干個子問題，然後我們逐一地解決這些子問題，將所有子問題解決完畢，也就將整體的大問題解決完畢了。
分治法的精髓：
分--將問題分解為規模更小的子問題；
治--將這些規模更小的子問題逐個擊破；
合--將已解決的子問題合併，最終得出「母」問題的解；
分治法的思路在具體操作時主要包括以下兩個步驟：
找出基線條件，這種條件必須盡可能簡單。
確定如何縮小問題的規模，然後不斷將問題分解（或者說縮小規模），直到符合基線條件。
舉個例子。給定乙個陣列，我們需要將該陣列的所有數字相加並返回結果。陣列如下所示：
2, 4, 6, 8
使用迴圈可以很容易地完成該任務：
def sum(arr):
total = 0
for x in arr:
total += x
return total
第一步：找出基線條件。最簡單的陣列是什麼樣的呢？當然，如果陣列不包含任何元素或者只包含乙個元素，該陣列就是最簡單的了，計算該陣列的總和也就非常容易了。
所以，基線條件就是陣列不包含任何元素或者陣列只包含乙個元素。在不包含任何元素的情況下，陣列總和為0，而在只包含乙個元素的情況下，陣列總和即為該元素的數值。
第二步：每次遞迴呼叫都必須離空陣列更近一步。如何縮小問題規模呢？看下面的步驟：
首先，我們計算總和需要這樣做：
sum(2,4,6,8)=2+4+6+8=20
這種計算與下面的計算版本等效：
2+sum(4,6,8)=2+（4+6+8）= 2+18=20
在這裡呢，我們首先把第乙個元素2提取出來，然後計算剩下三個元素的總和為18，再把2和18相加同樣可以獲得結果20.
其次呢，對於後面三個數相加的結果，我們依然沿用該思路，我們首先把4提取出來，效果如下所示：
sum(4,6,8)=4+sum(6,8) =4+（6+8）=4+14=18
對於上面的計算式子，我們依然還是要對後面的兩個數字相加進行分解，將6提取出來，效果如下所示：
sum(6,8) = 6+sum(8)=6+8=14
當提取到上式時，最後進行sum運算的只剩下乙個元素8，這剛好符合了基線條件！而且在一次次地提取元素的過程中，我們傳遞給sum操作的運算元組越來越短，這就縮小了問題的規模了！
具體計算總和的**如下所示：
def sum_recurve(list):
if list ==
return 0
return list[0] + sum_recurve(list[1:])
特別注意：編寫涉及陣列的遞迴函式時，基線條件通常情況下都是陣列為空或只包含乙個元素。程式設計陷入困境時，可以檢查基線條件是否設定正確。
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