在計算機科學中，分支法是建基於多項分支遞歸地一種很重要的算法範式。字面上的解釋是“分而治之”，就是把一個複雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，直到最後子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合併。
這個技巧是很多高效算法的基礎，如排序算法（歸併排序、快速排序）、傅立葉變換（快速傅立葉變換）。
另一個方面，理解及設計分治法算法的能力需要一定時間去掌握。正如以歸納法去證明一個理論，爲了使遞歸能夠推行，很多時候需要用一個較爲概括或複雜的問題去取代原有問題。並且並沒有一個系統性的方法去適當地概括問題。
分治法這個名稱有時亦會用於將問題簡化爲只有一個細問題的算法，例如用於在已排序的列中查找其中一項的折半搜索算法（或是在數值分析中類似的勘根算法）。這些算法比一般的分治算法更能有效地運行。。其中，加入算法使用尾部遞歸的話，便能轉換成簡單的循環。但在這廣義之下，所有使用遞歸或循環的算法均被視爲“分治算法”。因此，有些作者考慮“分治法”這個名稱應只用於每個有最少兩個子問題的算法。而只有一個子問題的曾被建議使用減治法這個名稱。
分治算法通常以數學歸納法來驗證。而它的計算成本則多以解遞歸關係式來判定。
解決困難問題
分治法是一個解決複雜問題的好工具，它可以把問題分解成若干個子問題，把子問題解決，再組合到一起形成大問題的答案。
算法效率
人民發現有很多效率很高的分治算法，比如Karatsuba快速乘法算法、快速排序算法和並行算法、矩陣乘法的施特拉森算法、快速傅里葉變換等。
循環遞歸
在每一層遞歸上都有三個步驟：
1.分解：將原問題分解爲若干個規模較小，相對獨立，與原問題形式相同的子問題。
2.解決：若子問題規模較小且易於解決時，則直接解。否則，遞歸解決子問題。
3.合併：將各子問題的解合併爲原問題的解。
資料來源：維基百科-分治法