1.给定数组A[D]，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，并说明采用了何种算法设计思想，其最坏比较多少次。2.描述贪心法的求解过程，给出基于最近邻点策略采用贪心法求解 TSP 问题伪代码，并分析该算法的时间性能。

1. 算法说明：采用分治法的思想，将数组分为两部分，分别找出左半部分的最大值和最小值，以及右半部分的最大值和最小值，然后将四个数比较大小，即可得到整个数组的最大值和最小值。在每次分治过程中，比较次数为3次，总共的比较次数为3n/2-2次。

算法伪代码：

FindMaxAndMin(A, low, high)
if high-low == 1
    max = min = A[low]
else if high-low == 2
    if A[low] > A[high]
        max = A[low]
        min = A[high]
    else
        max = A[high]
        min = A[low]
else
    mid = (low+high)/2
    FindMaxAndMin(A, low, mid)
    leftMax = max
    leftMin = min
    FindMaxAndMin(A, mid+1, high)
    rightMax = max
    rightMin = min
    if leftMax > rightMax
        max = leftMax
    else
        max = rightMax
    if leftMin < rightMin
        min = leftMin
    else
        min = rightMin

2. 贪心法是一种求解最优化问题的方法，其基本思想是每一步选择局部最优解，最终得到全局最优解。贪心法的求解过程分为以下三步：

1. 定义问题的解空间。
2. 定义问题的约束条件和目标函数。
3. 根据贪心选择原则，从解空间中选出一个局部最优解，不断迭代直到找到全局最优解。

基于最近邻点策略采用贪心法求解TSP问题的伪代码如下：

1. 选取一个起点
2. 从起点开始，选择与当前点距离最近的未访问过的点，将其加入路径中
3. 标记该点已被访问
4. 重复步骤2和3，直到所有点都被访问过
5. 将最后一个点与起点相连，形成回路
6. 按路径长度排序，得到最终的最优解

该算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为点的数量。虽然时间复杂度比较高，但是该算法的思想简单易懂，实现起来也比较容易，因此在实际应用中被广泛采用。