问题：分析算法以从数组中找到最大和最小元素。
Algorithm: Max ?Min Element (a [])
Max: a [i]
Min: a [i]
For i= 2 to n do
If a[i]> max then
max = a[i]
if a[i] < min then
min: a[i]
return (max, min)分析：
方法1：如果将通用方法应用于大小为n的数组, 则需要的比较次数为2n-2。
方法2：在另一种方法中, 我们将问题分为子问题, 并找到每个组的最大值和最小值, 即现在的最大值。每个组中的一个将与另一个组中的唯一最大值进行比较, 最小与最小值进行比较。
令n =是数组中项目的大小
令T（n）=将算法应用于大小为n的数组所需的时间。在这里, 我们将项划分为T（n / 2）。
如图2所示, 此处倾向于将最小值与最小值进行比较, 将最大值与最大值进行比较, 如上述示例所示。
T（n）= 2 T→方程（i）
T（2）= 1, 比较两个元素/项目所需的时间。 （时间以比较次数为单位）
→式（ii）
将等式（ii）放入等式（i）
同样, 在每个子问题或解剖结构上递归应用相同的过程
{使用递归方法, 我们将使用一些停止条件来停止算法}
→→（式4）时, 递归将停止
将等式4放入等式3。
比较次数需要对n个元素/项目应用除法和征服算法=
比较次数需要对n个元素应用一般方法=（n-1）+（n-1）= 2n-2
从这个例子中, 我们可以分析出如何通过使用这种技术来减少比较次数。
分析：假设我们有8个元素大小的数组。
方法1：要求（2n-2）, （2×8）-2 = 14比较方法2：要求
很明显;我们可以使用适当的技术来减少比较次数（复杂度）。
