分治法求最大最小元素 改为输入不为2的倍数大小都可成立

要将分治法求最大最小元素算法改为对于输入不为2的倍数大小都可成立，可以先对数组进行填充，使其大小为2的倍数，然后再使用递归实现。具体算法如下所示：

1. 如果n=1，则最大和最小元素都是该元素本身，返回该元素；
2. 如果n=2，则比较两个元素的大小，较大的为最大元素，较小的为最小元素，返回两个元素；
3. 如果n>2，则将数组A分成两部分，每部分各含n/2个元素，分别求出两部分的最大和最小元素，然后比较两部分的最大元素，较大的为整个数组的最大元素；比较两部分的最小元素，较小的为整个数组的最小元素。

修改后的算法先对数组进行填充，使其大小为2的倍数，然后再使用递归实现。时间复杂度为O(nlogn)，因为每次都会将数组分为两半，并且只需要比较两个元素的大小，所以时间复杂度是logn级别的。而每一层递归都需要O(n)的时间复杂度，因此总时间复杂度为O(nlogn)。

需要注意的是，填充过程可能会导致数组中出现一些无用的元素，需要在比较时排除这些无用的元素。同时，填充过程可能会改变数组中原有的元素，需要在算法结束后将数组还原。

相关问题

分治法求最大最小元素 改为输入任意大小都可成立

要将分治法求最大最小元素算法改为对于任意输入规模大小为n都成立，可以使用递归实现。具体算法如下所示：

1. 如果n=1，则最大和最小元素都是该元素本身，返回该元素；
2. 如果n=2，则比较两个元素的大小，较大的为最大元素，较小的为最小元素，返回两个元素；
3. 如果n>2，则将数组A分成两部分，每部分各含n/2个元素，分别求出两部分的最大和最小元素，然后比较两部分的最大元素，较大的为整个数组的最大元素；比较两部分的最小元素，较小的为整个数组的最小元素。

修改后的算法可以通过递归来实现对于任意输入规模大小为n都成立。时间复杂度为O(nlogn)，因为每次都会将数组分为两半，并且只需要比较两个元素的大小，所以时间复杂度是logn级别的。而每一层递归都需要O(n)的时间复杂度，因此总时间复杂度为O(nlogn)。

分治法求最大值最小值

分治法是一种常用的解决问题的算法思想，可以用来求解最大值最小值问题。

对于最大值最小值问题，一般可以采用分治法来解决。具体步骤如下：

1. 将问题划分成两个或多个子问题，每个子问题的规模通常与原问题相同。

2. 对每个子问题进行递归求解。

3. 将各个子问题的解合并起来得到原问题的解。

在求解最大值最小值问题时，可以采用二分法来划分问题，具体步骤如下：

1. 将问题划分成两个子问题，分别求解左半部分和右半部分的最大值最小值。

2. 将左半部分和右半部分的最大值最小值进行比较，得到最终的最大值最小值。

在具体实现时，可以采用递归的方式来求解最大值最小值问题，对于每个子问题，可以采用相同的方法进行求解。最终将各个子问题的解合并起来得到原问题的解。