求数组中的最大值和最小值
本文介绍了在程序中如何查找数组中的最大值和最小值，重点讲解了两种算法：普通算法和分治算法。普通算法通过遍历数组直接比较元素大小，找出最值；而分治算法则通过递归将数组划分成更小的部分，分别找出各部分的最大值，最终合并结果得到整个数组的最大值。文章以 {3,7,2,1} 为例，详细演示了两种算法的实现过程，并提供了 C、Java 和 Python 的代码示例。
归并排序算法
归并排序是一种基于分治思想的高效排序算法，通过将序列不断划分为不可再分的子序列，再两两合并完成排序。其时间复杂度为O(nlogn)，适用于对序列进行升序或降序排列。
汉诺塔问题
汉诺塔问题源自印度古老传说，涉及将一组圆盘从一根柱子移动到另一根，遵循特定规则。文章详细介绍了该问题的背景、解决思路以及如何使用分治算法实现，同时提供了C语言、Java和Python的代码示例。
插入排序算法
插入排序算法是一种简单直观的排序方法，通过将每个元素插入到已排序序列中的合适位置，最终完成整个序列的排序。其时间复杂度为 O(n²)，适用于小规模数据的排序。
最大子序和问题
最大子序和问题是从给定整数序列中找出连续子序列，使其和为所有子序列中最大值。常用贪心算法解决，通过遍历数组，动态维护当前子序和与最大子序和。若当前子序和为负，则舍弃，重新开始计算。最终得到最大子序和。例如，数组 [-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4] 的最大子序和为 6。
组合问题
组合问题是从给定的N个数中找出任意K个数的所有组合。由于组合内元素无顺序，因此[1,2]和[2,1]视为同一组合。解决组合问题常用的方法包括嵌套循环和回溯算法。嵌套循环适用于K值较小的情况，而回溯算法更适合K值较大的情况，能有效避免多层循环带来的代码复杂性和低效率问题。回溯算法通过递归实现，能动态选择元素并逐步构建组合，最终输出所有符合条件的组合结果。
迷宫问题
迷宫问题是指在给定区域内寻找从起点到终点的可行路径。可以使用回溯算法解决，通过不断尝试四个方向（上下左右）移动，若无法前进则回退，直到找到终点或遍历所有可能路径。文中还给出了C语言、Java和Python的实现代码，并展示了运行结果。
冗余连接问题
本节介绍如何使用并查集解决数据结构中的冗余连接问题。主要内容包括：树与图的区别，冗余连接问题的定义，以及利用并查集判断并找出图中多余的边。文中提供了 C、Java 和 Python 的完整实现代码，并通过示例详细讲解了解决过程。
