用分治法解决寻找数组中众数问题的详细伪代码示例？

当然可以。用分治法找数组中的众数通常涉及到将问题分解成较小的子问题，然后递归地解决它们并合并结果。这里有一个基本的思路和伪代码示例：

首先，假设我们有函数 `findMode(arr[], low, high)`，它接受一个整数数组 `arr[]`，以及两个索引 `low` 和 `high` 表示数组的范围。数组可能会有多于一个的众数。

function findMode(arr[], low, high):
    // 如果数组只有一个元素或范围为空，则直接返回该元素作为众数
    if (low == high)
        return arr[low]
    
    // 找到中间点 mid，并计算左半部分和右半部分的众数
    mid = (low + high) / 2
    leftMode = findMode(arr, low, mid)
    rightMode = findMode(arr, mid + 1, high)

    // 初始化计数器和候选模式
    leftCount = 1
    rightCount = 1
    mode = arr[mid]

    // 遍历左半部分，如果遇到相同的值，增加计数器
    for i from low to mid - 1:
        if (arr[i] == leftMode):
            leftCount++

    // 遍历右半部分，类似处理
    for i from mid + 1 to high:
        if (arr[i] == rightMode):
            rightCount++

    // 比较计数，如果当前计数大于等于左右两边的众数，更新mode
    if (leftCount >= rightCount):
        if (leftCount > modeCount):
            mode = leftMode
            modeCount = leftCount
    else:
        if (rightCount > modeCount):
            mode = rightMode
            modeCount = rightCount

    // 返回找到的最大众数
    return mode

这个算法的时间复杂度通常是O(n)，其中n是数组长度，因为它遍历了一次数组。但在最坏的情况下（所有元素都相等），它会退化为O(n log n)。