在编程中，解决最值问题通常可以采用以下几种方法：
线性搜索法
逐个比较数据中的每个元素，找到最大值或最小值。
时间复杂度为O（n），其中n是数据的长度。
分治法
将数据划分为两个子问题，分别找到每个子问题的最值，然后比较两个子问题的最值得到最终的最值。
这种方法通常适用于数据量较大时，可以显著提高效率。
排序法
对数据进行排序，然后直接取排序后的第一个元素作为最小值，最后一个元素作为最大值。
时间复杂度为O（n log n），适用于数据量较大时。
指针法
利用指针遍历数组，找到最大值和最小值及其位置。
时间复杂度为O（n），空间复杂度为O（1）。
动态规划法
通过构建动态规划表，逐步推导出子区间的最大值。
适用于处理区间最值问题，时间复杂度为O（N^2）。
示例代码
```c
include
int main（） {
int n, i, max, min；
printf（"请告诉我需要输入几个数： "）；
scanf（"%d", &n）；
int arr； // 假设输入的数组长度为100
printf（"开始输入：\n"）；
for （i = 0； i < n； i++） {
scanf（"%d", &arr[i]）；
}
max = arr；
min = arr；
for （i = 1； i < n； i++） {
if （arr[i] > max） {
max = arr[i]；
}
if （arr[i] < min） {
min = arr[i]；
}
}
printf（"最大值是%d，最小值是%d\n", max, min）；
return 0；
}
```
建议
选择合适的方法：根据数据量的大小和问题的具体需求选择合适的方法。对于小数据量，线性搜索法简单高效；对于大数据量，可以考虑排序法或动态规划法。
优化代码：在实现算法时，注意代码的可读性和效率，避免不必要的计算和内存开销。
测试：对编写的代码进行充分的测试，确保在各种边界条件下都能正确运行。