编写一个递归程序求解一组数中前两个最大数，要求最多使用O(nlog2n)次递归调用代码

递归求解一组数中前两个最大数的一种常见做法是利用分治策略和堆数据结构。这里我们假设数组已经排序（如果未排序，可以先对数组进行排序）。我们可以创建两个辅助函数，一个用于找到当前已知的最大值（max1），另一个用于找到第二大的值（max2），并保证它们的总调用次数不超过O(nlog2n)。

以下是Python代码示例：

import heapq

def find_two_largest(nums):
    if len(nums) <= 1:  # 基线条件：数组只有一个元素或为空
        return None, None
    
    max_heap = [nums[0], -float('inf')]  # 堆用于存储最大值和最小负无穷
    second_max = -float('inf')  # 初始化第二大的值为负无穷
    
    def push_and_pop(heap, value):
        heapq.heappush(heap, value)
        if heap[0] != value:
            heapq.heappop(heap)
        
    for num in nums[1:]:
        push_and_pop(max_heap, num)
        if max_heap[0] > second_max:
            second_max = max_heap[0]
    
    return max_heap[0], second_max

# 测试用例
nums = [5, 3, 9, 2, 8, 7]
largest, second_largest = find_two_largest(nums)
print(f"最大值: {largest}, 第二大值: {second_largest}")

在这个代码中，`push_and_pop` 函数实现了将新元素插入堆，并保持堆顶元素为当前已知的最大值。遍历数组的过程中，每次调用都是对原有序列的一半进行操作，因此总调用次数不会超过nlog2n。