深入解析：如何在 C 语言中高效查找数组的最大值与最小值

2026-02-04 05:43:58 0条评论 2次阅读 0人点赞

在系统编程或算法练习中，处理数组是一项基础且至关重要的技能。而在众多的数组操作中，寻找数组中的最大值和最小值是最常见的任务之一。你可能经常需要在处理传感器数据、统计分析或简单的逻辑判断时完成这项工作。

在这篇文章中，我们将深入探讨在 C 语言中实现这一功能的多种方法。我们不会只停留在“能跑就行”的层面，而是会像经验丰富的开发者那样，从简单的线性遍历开始，逐步探索递归解法、利用标准库的技巧，甚至是针对特定场景的性能优化方案。我们还将结合2026年的AI辅助开发和现代工程化实践，讨论在实际开发中可能遇到的“坑”以及如何避免它们。

准备好了吗？让我们开始这段优化代码的旅程。

方法一：基础线性遍历（最稳健的工程方案）

最直观、也是最常用的方法是线性遍历。这个思路非常简单：我们假设数组的第一个元素既是当前的“最大值”也是“最小值”，然后依次遍历数组中的每一个元素。如果发现比当前“最大值”还大的数，我们就更新最大值；反之，如果发现比当前“最小值”还小的数，我们就更新最小值。

这种方法的时间复杂度是 O(n)，意味着我们只需要遍历数组一次。这通常是最优解，因为你必须检查每一个数字才能确定极值，不可能比这更快了。

代码实现

在这个例子中，我们通过指针参数将计算结果传递回主函数。这是 C 语言中处理多返回值的常用技巧。为了适应现代开发的高标准，我们在代码中增加了输入验证，这是我们在生产环境中必须严格遵循的安全规范。

#include 
#include  // 用于错误处理

// 函数：在数组中寻找最大值和最小值
// 返回值: 0 表示成功, -1 表示错误 (如空数组)
// 使用指针变量直接修改 main 函数中的 max 和 min
int findMinMaxSafe(int arr[], int n, int *max, int *min) {
    
    // 2026年工程最佳实践：永远不要信任输入
    // 在进行任何操作前，检查指针是否有效以及数组长度是否合法
    if (arr == NULL || max == NULL || min == NULL || n <= 0) {
        return -1; 
    }

    // 步骤 1: 初始化。假设第一个元素既是最小值也是最大值
    *max = arr[0];
    *min = arr[0];

    // 步骤 2: 遍历数组剩余部分
    for (int i = 1; i  *max)
            *max = arr[i];

        // 如果当前元素比假设的最小值还小，更新最小值
        if (arr[i] < *min)
            *min = arr[i];
    }
    return 0;
}

int main() {
    // 示例数组
    int arr[] = {5, 2, 7, 6, 1, 9, -3};
    // 计算数组长度
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    int max, min;

    // 调用函数，并检查返回值
    if (findMinMaxSafe(arr, n, &max, &min) == 0) {
        printf("数组中的最大值是: %d
", max);
        printf("数组中的最小值是: %d
", min);
    } else {
        printf("错误：输入的数组无效或为空。
");
    }
    
    return 0;
}

输出结果：

数组中的最大值是: 9
数组中的最小值是: -3

为什么我们这样做？

你可能会问，为什么不直接在函数里 return 两个值？C 语言的函数默认只能返回一个值。为了解决这个问题，我们有几种选择：定义一个结构体、使用全局变量（不推荐），或者像上面这样使用指针。使用指针参数不仅高效，而且能清晰地表达出这些是“输出参数”的意图。

在我们的实际项目中，如果发现函数返回错误码 -1，通常会配合日志系统（如 OpenTelemetry 追踪）记录下具体的错误上下文，这对于现代微服务架构下的故障排查至关重要。

方法二：使用递归（分而治之的思维训练）

虽然线性遍历通常是最实用的，但理解递归解法能极大地提升你的算法思维能力。递归的核心在于将大问题分解为小问题。

在这个场景中，递归的逻辑是：

  • 基本情况： 如果数组只有一个元素，那么它既是最大值也是最小值。
  • 递归步骤： 先找出数组前 INLINECODEdcfaeae0 个元素的最大值和最小值，然后用第 INLINECODE29f93333 个元素与它们进行比较。

让我们看看如何用代码实现这个逻辑。

代码实现

#include 

// 递归辅助函数
void findMinMaxRecursive(int arr[], int n, int *max, int *min) {
    
    // 基本情况：如果只剩一个元素
    if (n == 1) {
        *max = arr[0];
        *min = arr[0];
        return;
    }

    // 递归调用：处理数组的前 n-1 个元素
    // 这里利用了系统的栈空间来保存中间状态
    findMinMaxRecursive(arr, n - 1, max, min);

    // 回溯阶段：比较最后一个元素 (arr[n-1]) 与之前的计算结果
    if (arr[n - 1] > *max)
        *max = arr[n - 1];
    
    if (arr[n - 1] < *min)
        *min = arr[n - 1];
}

int main() {
    int arr[] = {12, 4, 67, 0, -5};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    int max, min;

    // 调用递归函数
    findMinMaxRecursive(arr, n, &max, &min);

    printf("最大值: %d
", max);
    printf("最小值: %d
", min);

    return 0;
}

输出结果：

最大值: 67
最小值: -5

实用见解：

虽然递归代码看起来很优雅，但在 C 语言中，由于函数调用会占用栈空间，对于极大的数组（比如处理百万级的物联网传感器数据流），这种方法可能会导致栈溢出。因此，在实际工程中，除非你在处理特定的分治算法（如归并排序的变种），否则我们通常更倾向于使用迭代（循环）方法。

2026开发视角：AI辅助与“氛围编程”

现在的代码编写已经不仅仅是手动敲击字符。作为2026年的开发者，我们非常依赖 Vibe Coding（氛围编程）这一理念。这不仅仅是使用 AI 自动补全，而是让 AI 成为你的结对编程伙伴。

想象一下，当我们写完上面的递归函数时，我们可能会问身边的 AI 助手（比如 Cursor 或集成了 LLM 的 IDE）：“这段递归代码在处理极端大数据时有什么风险？”

AI 会立即提醒我们注意栈溢出风险，并建议我们改用迭代或者开启编译器的栈保护选项。这种对话式开发极大地提高了我们的效率和代码质量。我们不再需要记忆所有的边缘情况，而是通过与 AI 的协作来确保代码的健壮性。

深入优化：比较次数的最小化（高性能场景）

让我们思考一下性能。在标准的线性遍历方法中，我们对于每个元素都要进行两次比较（一次比最大，一次比最小）。对于 INLINECODE3ebfc1c1 个元素，总共需要 INLINECODE406bb5fe 次比较。

我们能否优化这一点？是的。在自动驾驶或高频交易系统等对延迟极度敏感的场景下，每一个 CPU 周期都很宝贵。我们可以成对地处理数组元素，将比较次数降低到约 1.5n 次。

优化策略：成对比较法

  • 先将数组的前两个元素进行比较，确定局部的较大值和较小值。
  • 对于后续的每一对元素，先让它们互相比较。
  • 然后，用这对中的较大者去挑战全局最大值，用较小者去挑战全局最小值。

虽然对于现代 CPU 的分支预测来说，这种优化效果在某些架构下可能不明显，但在资源极度受限的嵌入式边缘计算设备中，这是一个非常有价值的技巧。

优化后的代码实现

#include 

// 结构体用于返回一对值，这是一种更现代的 C 语言写法
typedef struct {
    int min;
    int max;
} MinMaxResult;

MinMaxResult findMinMaxOptimized(int arr[], int n) {
    MinMaxResult result;
    int i;

    // 处理空数组或单元素数组的边界情况
    if (n % 2 == 1) { 
        result.max = arr[0];
        result.min = arr[0];
        i = 1; // 从第二个元素开始
    } else {
        // 如果数组长度为偶数，初始化前两个元素的比较
        if (arr[0] > arr[1]) {
            result.max = arr[0];
            result.min = arr[1];
        } else {
            result.max = arr[1];
            result.min = arr[0];
        }
        i = 2; // 从第三个元素开始
    }

    // 成对处理剩余元素
    while (i  arr[i + 1]) {
            if (arr[i] > result.max) 
                result.max = arr[i];
            if (arr[i + 1]  result.max) 
                result.max = arr[i + 1];
            if (arr[i] < result.min) 
                result.min = arr[i];
        }
        i += 2; // 每次跳过两个元素
    }

    return result;
}

int main() {
    int arr[] = {1000, 11, 445, 1, 330, 3000};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    
    MinMaxResult res = findMinMaxOptimized(arr, n);

    printf("优化查找 - 最大值: %d
", res.max);
    printf("优化查找 - 最小值: %d
", res.min);

    return 0;
}

这种方法展示了我们在面对底层性能优化时的思路：通过改变算法结构来减少关键的CPU操作路径。

常见陷阱与调试技巧（实战经验分享）

在我们最近的一个物联网网关项目中，我们需要处理来自温度传感器的 INLINECODE43a42535 数组。当时我们直接套用了上面的 INLINECODE51505fb6 查找逻辑，结果导致了严重的 Bug。

陷阱 1：浮点数的 NaN 问题

如果传感器读数错误，可能会产生 INLINECODE5b57e2bf（Not a Number）。在 C 语言中，INLINECODEa7fa2b35 有一个特性：任何涉及 INLINECODEf062a134 的比较（INLINECODE8301b05d, INLINECODE3ac0991d, INLINECODE0c06fe40）返回的都是 false。

这意味着，如果数组中混入了一个 INLINECODE85d1705a，且我们使用简单的 INLINECODE418abb8d 逻辑，max 可能永远不会被更新，或者更糟——逻辑会变得不可预测。

解决方案： 在处理浮点数时，必须使用 INLINECODEb7d38e08 中的 INLINECODE46de68a9 函数进行检查。

#include 
#include 

void findFloatMinMax(float arr[], int n, float *max, float *min) {
    *max = arr[0];
    *min = arr[0];

    for (int i = 1; i  *max) *max = arr[i];
        if (arr[i] < *min) *min = arr[i];
    }
}

陷阱 2：整型溢出

如果你在处理极大数值的计算（例如哈希值），初始化时使用 INLINECODE7f3bc5bf 可能没问题，但如果你习惯性地将 INLINECODEc432af51 初始化为 INLINECODEc8384a80，将 INLINECODE5c6aca1f 初始化为 INT_MIN，要注意后续的计算过程是否会导致溢出。在 2026 年，随着 64 位系统的普及，虽然这不再是主要问题，但在嵌入式 8 位或 16 位 MCU 上，这依然是致命的隐患。

总结与决策指南

我们在文章中探讨了多种在 C 语言中寻找极值的方法。作为经验丰富的开发者，我们的决策树通常是这样的：

  • 默认选择： 线性遍历法。代码简单、效率高（O(n)），且不会破坏原数组。配合完善的输入验证，这是生产环境中最可靠的方案。
  • 学习与算法训练： 递归法。适合教学理解分治思想，但在生产环境的简单一维数组查找中，由于栈溢出风险，通常不予采用。
  • 特定场景优化： 成对比较法。只有在对 CPU 周期极其敏感的嵌入式或高频交易系统中，为了减少那 0.5n 的比较次数，才值得引入这种增加代码复杂度的优化。
  • 多重需求： 排序法（使用 qsort）。只有在你确实需要对数组进行后续排序操作时才使用，否则为了仅仅寻找极值而排序（O(n log n)）是对计算资源的浪费。

给你的建议：

在编写生产环境代码时，优先选择带有输入验证的线性遍历法。同时，利用现代 AI 工具来审查你的代码，比如让 AI 检查你的边界条件处理是否完善。编写健壮、可读性强的代码，并保持对新技术的敏感度，是每一位优秀工程师在 2026 年及未来制胜的关键。

希望这篇文章不仅能帮你解决当前的编程问题，还能让你在算法思维和工程实践上有所启发。快去打开你的编辑器，试试这些代码吧！

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