在一个数组中出现次数最多的数称为众数。用分治法设计求解众数问题的算法，并分析时间复杂度 写出C++伪代码

分治法解决众数问题的算法思路如下：

1. 将数组分成两部分，分别递归求解每一部分的众数；
2. 如果两部分的众数相同，则返回该众数；
3. 如果两部分的众数不同，则需要分别计算两部分众数出现的次数，返回出现次数较多的众数。

时间复杂度分析：

设递归深度为h，则每层的时间复杂度为O(n)，因为需要遍历数组寻找众数。总的时间复杂度为O(nlogn)。

C语言实现：

#include <stdio.h>

int majorityElement(int* nums, int numsSize) {
    if (numsSize == 1) {
        return nums[0];
    }
    int mid = numsSize / 2;
    int left = majorityElement(nums, mid);
    int right = majorityElement(nums+mid, numsSize-mid);
    if (left == right) {
        return left;
    }
    int left_count = 0, right_count = 0;
    for (int i = 0; i < numsSize; i++) {
        if (nums[i] == left) {
            left_count++;
        } else if (nums[i] == right) {
            right_count++;
        }
    }
    return (left_count > right_count) ? left : right;
}

int main() {
    int nums[] = {1, 2, 2, 2, 3, 4, 2};
    int numsSize = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]);
    int result = majorityElement(nums, numsSize);
    printf("The majority element is %d\n", result);
    return 0;
}

伪代码实现：

function majorityElement(nums, l, r)
    if l == r then
        return nums[l]
    end if
    mid = (l+r) / 2
    left = majorityElement(nums, l, mid)
    right = majorityElement(nums, mid+1, r)
    if left == right then
        return left
    end if
    left_count = 0, right_count = 0
    for i = l to r do
        if nums[i] == left then
            left_count = left_count + 1
        else if nums[i] == right then
            right_count = right_count + 1
        end if
    end for
    if left_count > right_count then
        return left
    else
        return right
    end if
end function

nums = [1, 2, 2, 2, 3, 4, 2]
result = majorityElement(nums, 0, nums.length-1)
print("The majority element is " + result)