分治算法案例：汉诺塔
（1）基本概念
 分治算法是一种很重要的算法，字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题
 分解成两个或更多的相同或相似的子问题...直到最后子问题可以简单的直接求解，原
 问题的解即子问题的解的合并，这个技巧就是很多高效算法的基础，如排序算法（快速排序，归并排序），傅里叶变换（快速傅里叶变换）...
（2）基本步骤
 1）分解：将原问题分解为若干个规模较小的问题，相互独立，与原问题形式相同的子问题
 2）解决：若子问题规模较小则直接解决，否则递归地解各个子问题
 3）合并：将各个子问题的解合并为原问题的解

（3）分治算法设计模式

 if |P|<=n0
 then return (ADHOC(P))
 // 将P分解为较小的问题P1,P2...PK
 for i <- 1 to k
 do yi <- Divide-and-Conquer(Pi) 递归解决Pi
 T <- MERGE(y1,y2...yk) 合并子问题
 return (T)

 |P|：表示问题P的规模
 n0：表示阈值，表示当问题P的规模不超过n0时，问题已容易直接解出，不必再继续分解。
 ADHOC(P)：是该分治法中的基本子算法，用于直接解小规模的问题P。因此，当P的规模不超过n0时直接用算法ADHOC(P)求解
 算法MERGE(y1,y2...yk)：是该分治算法中的合并子算法，用于将P的子问题P1,P2...PK的相应的解y1,y2,..yk合并为P的解。

 经典案例：汉诺塔
 思路分析：
 （1）如果有一个盘，A->C

 n0=2
 if (n<=n0) {
 // 直接解出来
 }
 // 将P分解为较小的问题P1,P2...PK
 while(n>n0) {
 分(n);
 n--;
 }
 // T <- MERGE(y1,y2...yk) 合并子问题

public class HanoiTower {
    public static void main(String[] args) {
        hanoiTower(3, 'A', 'B', 'C');
    }
    private static void hanoiTower(int num, char a, char b, char c) {
        if (num == 1) { // 只有一个盘，直接解出
            System.out.println("第1个盘从" + a + "->" + c);
        } else {
            // 如果n>=2的情况
            // 1.先把最上面的所有盘A->B，移动过程会使用C
            hanoiTower(num - 1, a, c, b);
            // 2.把最下边的盘A->C
            System.out.println("第" + num + "个盘从" + a + "->" + c);
            // 3.把B塔所有盘从B->C，移动过程使用到A
            hanoiTower(num - 1, b, a, c);
        }
    }
}