原理：
分解过程 ： 存在序列A[1...n]，将这个序列分解成俩个序列(↓(n/2)向下取整为m)，一边含m个数元素序列A[1...m]，一边n-m个数元素序列A[m+1...n]；
合并过程 ： 针对俩个序列A的俩个子序列A[p...q]，A[q+1...s]，而且A[p...q]，A[q+1...s]都是各自排序好的序列，现在合并得到一个A[p...s]排序好的子序列;
停止分解 ： 序列中只有一个元素时，那么这个序列就是有序序列，可以停止分解过程；
归并排序 ： 递归分解、合并过程(递归结束判断就是序列中元素只有一个)；
合并过程的伪代码：
合并序列A的俩个子序列A[p...q]，A[q+1...s]且都是已经排序好的子序列
设置∞为元素的最大值
MERGE(A ， p ， q ， s) {
// 为了方便表示给A[p...q]，A[q+1...s]赋值L和R序列
L[1...q-p+1] = A[p,q];
R[1...s-q]= A[q+1,s] ;
// 分别给L和R序列设置一个最大值
L[q-p] = ∞;
R[s+1] = ∞;
// 定义俩个变量存储L和R中元素的位置
i = 1; j = 1;
for(k = p; k<= s; k++) {
if(L[i] <= R[j]){
A[k] = L[i]
i++;
} else {
A[k] = R[j];
j++;
}
}
}
合并过程时间复杂度
影响因素 ： 要合并的项数 即代码(s-p)的个数
合并过程时间复杂度 ： Θ(n) (要合并项数)
归并排序的伪代码
MERGE-SORT(A , p , s) {
if(p < s) {
// 对(s-p)/2向下取整
q = ↓[(s-p)/2]
MERGE-SORT(A , p , q);
MERGE-SORT(A , q+1 , s);
MERGE(A ， p ， q ， s);
}
}
归并排序时间复杂度
影响因素 : 排序项数n；
注：排序项数会影响分解次数，同时也就调用合并次数；
分解次数为↑lg(n) 以2为底数求n的对数向上取整数；
合并次数为n-1
时间复杂Θ(nlgn)