给定数组A[n]，存储n个实数，试设计一个算法，在最坏情况下用最少比较次数找出该数组中元素的最大值和最小值。 生成伪代码

下面是使用分治思想设计的算法，时间复杂度为O(3n/2-2)。

function getMaxMin(A[], left, right)
    if left == right then
        return {max=A[left], min=A[left]}
    else if left + 1 == right then
        if A[left] > A[right] then
            return {max=A[left], min=A[right]}
        else
            return {max=A[right], min=A[left]}
    else
        mid = floor((left + right) / 2)
        leftMaxMin = getMaxMin(A, left, mid)
        rightMaxMin = getMaxMin(A, mid + 1, right)
        if leftMaxMin.max > rightMaxMin.max then
            max = leftMaxMin.max
        else
            max = rightMaxMin.max
        if leftMaxMin.min < rightMaxMin.min then
            min = leftMaxMin.min
        else
            min = rightMaxMin.min
        return {max=max, min=min}
    end if
end function

A = [1, 3, 5, 2, 4, 6]
maxmin = getMaxMin(A, 0, n - 1)
print("max=", maxmin.max, ", min=", maxmin.min)

在上述伪代码中，`getMaxMin()`是递归函数，它实现了分治思想。当数组的长度为1时，最大值和最小值都是该元素本身；当数组的长度为2时，需要进行一次比较即可求出最大值和最小值；当数组的长度大于2时，将数组分成两个部分，分别求出左半部分和右半部分的最大值和最小值，然后将左半部分的最大值和右半部分的最大值进行比较，将左半部分的最小值和右半部分的最小值进行比较，即可得到整个数组的最大值和最小值。