算法概述/思路
归并排序是基于一种被称为“分治”（divide and conquer）的策略。其基本思路是这样的：
1.对于两个有序的数组，要将其合并为一个有序数组，我们可以很容易地写出如下代码：
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//both a and b is ascend.public void merge(int[] a, int[] b, int[] c){ int i=0,j=0,k=0; while (i<=a.length && j<=b.length){ if (a[i]<=b[i]){ c[k++]=a[i++]; } else{ c[k++]=b[j++]; } } while (i<=a.length){ c[k++]=a[i++]; } while (j<=b.length){ c[k++]=b[j++]; }} |
容易看出，这样的合并算法是高效的，其时间复杂度可达到O(n)。
2.假如有一个无序数组需要排序，但它的两个完全划分的子数组A和B分别有序，借助上述代码，我们也可以很容易实现；
3.那么，如果A,B无序，怎么办呢？可以把它们再分成更小的数组。
4.如此一直划分到最小，每个子数组都只有一个元素，则可以视为有序数组。
5.从这些最小的数组开始，逆着上面的步骤合并回去，整个数组就排好了。
总而言之，归并排序就是使用递归，先分解数组为子数组，再合并数组。
例子
下面举例说明，假如要对数组a={2,1,3,5,2,3}进行排序，那么把数组划分为{2,1,3}和{5,2,3}两个子数组，这两个子数组排序后变为{1,2,3}和{2,3,5}，然后对这两个数组进行归并操作便得到最终的有序数组。代码实现如下：
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void sort(int[] a) { int[] aux = new int[a.length]; //辅助数组 mergeSort(a, 0, a.length - 1, aux);}void mergeSort(int[] a, int lo, int hi, int[] aux) { if (hi <= lo) return; int mid = lo + (hi - lo) / 2; mergeSort(a, lo, mid, aux); mergeSort(a, mid + 1, hi, aux); merge(a, lo, mid, hi, aux);}void merge(int[] a, int lo, int mid, int hi, int[] aux) { int i = lo, j = mid + 1; for (int k = lo; k <= hi; k++) { aux[k] = a[k]; } for (int k = lo; k <= hi; k++) { if (i > mid) a[k] = aux[j++]; else if (j > hi) a[k] = aux[i++]; else if (aux[i] <= aux[j]) a[k] = aux[i++]; else a[k] = aux[j++]; }} |
另一种实现：自底向上的归并排序
在上面的实现中，相当于将一个大问题分割成小问题分别解决，然后用所有小问题的答案来解决整个大问题。将一个大的数组的排序划分为小数组的排序是自顶向下的排序。还有一种实现是自底向上的排序，即先两两归并，然后四四归并......代码实现如下：
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void sort(int[] a) { int N = a.length; int[] aux = new int[N]; for (int sz = 1; sz < N; sz += sz) { for (int lo = 0; lo < N - sz; lo += sz + sz) { //在每轮归并中，最后一次归并的第二个子数组可能比第一个子数组要小 merge(a, lo, lo + sz - 1, Math.min(lo + sz + sz - 1, N - 1), aux); } }} |
