用算法设计分治法c语言众数问题。给定含有n个元素的多重集合S，每个元素在S中出现的次数称为该元素的重数。多重集S中重数最大的元素称为众数。例如：S = {1,2,2,2,3,5}。该多重集S的众数是2，其重数为3。给定一个一维整型数组，计算它的众数及其重数。

在C语言中，我们可以利用分治法（Divide and Conquer）的思想结合哈希表（Hash Table）来解决这个问题。由于数组是一个线性的数据结构，不适合直接应用分治法，所以我们需要先将数组转换成一个映射结构来存储元素及其计数。这里提供一个基于统计每个元素出现次数的思路：

1. **预处理阶段（分治）**：
- 定义一个辅助函数`countOccurrences(arr[], n)`，它接受一个数组和大小作为输入。
- 使用两个指针`low`和`high`分别表示当前查找范围的开始和结束，初始化为0和n-1。
- 创建一个空的哈希表`hashTable`，用于存储每个元素及其计数。

2. **递归过程（治）**：
- 如果`low`大于等于`high`，说明只有一个元素或者没有元素，返回该元素及其计数1。
- 否则，取中间值`mid`，然后：
- 分别计算左半部分（`arr[low]`到`arr[mid]`）和右半部分（`arr[mid+1]`到`arr[high]`）的众数及其计数。
- 比较左右两边的众数及其最大计数，更新全局的众数和计数。

3. **合并结果（合）**：
- 返回全局的众数和最大计数。

4. **主函数（综合）**：
- 调用`countOccurrences(arr, n)`得到众数及其重数，并输出结果。

以下是简化版的伪代码：

int countOccurrences(int arr[], int n) {
    // 初始化哈希表和计数
    struct ElementCount {
        int element;
        int count;
    };

    hashTable[arr[0]].count = 1;

    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (!hashTable[arr[i]]) {
            hashTable[arr[i]] = new ElementCount{arr[i], 1};
        } else {
            hashTable[arr[i]].count++;
        }
    }

    // 找到最大计数的元素
    int maxCount = 0;
    int mode = arr[0];
    for (auto &entry : hashTable) {
        if (entry.second.count > maxCount) {
            maxCount = entry.second.count;
            mode = entry.first;
        }
    }

    return mode, maxCount;
}

// 主函数
int main() {
    int arr[] = {1, 2, 2, 2, 3, 5}; // 示例数组
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    int mode, maxCount;
    mode, maxCount = countOccurrences(arr, n);
    printf("众数: %d, 重数: %d\n", mode, maxCount);

    return 0;
}