写出伪码，并写出时间复杂度

首先，这里是一个伪代码版本的示例，它展示了上述过程：

function findMostFrequentSmallestInteger(n):
    // Step 1: Initialize arrays
    array_a = [0] * n
    count_b = [0] * n
    
    // Step 2: Input integers and count occurrences
    for i from 0 to n-1:
        input_integer = get_next_integer()
        array_a[i] = input_integer
        count_b[i] = 1
        
    // Step 3: Sort array_a
    sort(array_a)
    
    // Step 4: Count occurrences and keep track of max count and index
    max_count = 1
    index = 0
    for i from 1 to n-1:
        if count_b[i] > max_count or (count_b[i] == max_count && array_a[i] < array_a[index]):
            max_count = count_b[i]
            index = i
            
    // Step 5: Output the result
    return array_a[index]

time_complexity_analysis:
- 输入阶段：O(n)，因为需要遍历一次输入整数。
- 排序阶段：O(n log n)，因为一般选择快速排序、归并排序等常见算法。
- 计算频率和找最大最小值阶段：两层嵌套循环，最坏情况下的时间复杂度是O(n^2)。

总时间复杂度：在这个例子中，由于排序占主导，整体时间复杂度近似为 O(n log n)。如果输入非常大，可能会考虑使用哈希或其他数据结构优化查找部分，降低至O(n)。