用c++语言，编写分治策略代码，设数组A[1……n]包含n个元素，其中n是2的幂，令n=2∧k，分别求出在k=1和k=2时在数组A中找出最大和最小元素需要的元素比较次数C(n)

好的，以下是C++语言的分治策略代码，用于在数组A中找出最大和最小元素，并计算元素比较次数的代码。这里我们将计算k=1和k=2的情况下比较次数C(n)：

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

struct Result {
    int minVal, maxVal, cmpCount;
};

Result FindMinMax(int A[], int l, int r) {
    Result res;
    if (l == r) {
        // only one element in the array
        res.minVal = res.maxVal = A[l];
        res.cmpCount = 0;
    } else if (l + 1 == r) {
        // two elements in the array
        res.minVal = min(A[l], A[r]);
        res.maxVal = max(A[l], A[r]);
        res.cmpCount = 1;
    } else {
        // more than two elements in the array
        int mid = (l + r) / 2;
        Result leftRes = FindMinMax(A, l, mid);
        Result rightRes = FindMinMax(A, mid + 1, r);
        res.minVal = min(leftRes.minVal, rightRes.minVal);
        res.maxVal = max(leftRes.maxVal, rightRes.maxVal);
        res.cmpCount = leftRes.cmpCount + rightRes.cmpCount;
        res.cmpCount += 2; // compare the two min and max values from left and right sub-arrays
    }
    return res;
}

int main() {
    // k = 1, n = 2
    int n1 = 2;
    int A1[] = { 3, 5 };
    Result res1 = FindMinMax(A1, 0, n1 - 1);
    cout << "k = 1, n = " << n1 << endl;
    cout << "Minimum value: " << res1.minVal << endl;
    cout << "Maximum value: " << res1.maxVal << endl;
    cout << "Total comparisons: " << res1.cmpCount << endl;

    // k = 2, n = 4
    int n2 = 4;
    int A2[] = { 3, 5, 1, 4 };
    Result res2 = FindMinMax(A2, 0, n2 - 1);
    cout << "k = 2, n = " << n2 << endl;
    cout << "Minimum value: " << res2.minVal << endl;
    cout << "Maximum value: " << res2.maxVal << endl;
    cout << "Total comparisons: " << res2.cmpCount << endl;

    return 0;
}

这个代码使用了分治策略来找到数组A中的最大和最小元素。它首先检查数组的大小，如果它只包含一个元素，则最大和最小值是该元素本身，并且比较次数为0。如果数组包含两个元素，则比较它们并返回它们的最大和最小值，总比较次数为1。对于包含两个以上元素的数组，它递归地将数组分成两个子数组，并在子数组中分别查找最大和最小元素。然后，它比较子数组的最大和最小值，并返回整个数组的最大和最小值和总比较次数。

对于k=1的情况，即n=2，这个算法的时间复杂度为O(n)，因为每个元素只会被比较一次。而比较次数的计算公式是2n-2，因为每个子数组都会被比较一次，然后再比较两个子数组的最大和最小值。所以，在这个例子中，比较次数为2*2-2=2次。

对于k=2的情况，即n=4，这个算法的时间复杂度为O(n)，因为每个元素只会被比较一次。而比较次数的计算公式是2n-2，因为每个子数组都会被比较一次，然后再比较两个子数组的最大和最小值。所以，在这个例子中，比较次数为2*4-2=6次。