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步骤为：
归并排序是采用分治法的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组，再合并数组。将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，谁小就先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。
#!/usr/bin/env python3.6.5# -*- coding: UTF-8 -*-"""Author: yanyongDate: 2020/10/2 20:34docs:"""def merge_sort(alist): """归并排序""" n = len(alist) if n <= 1: return alist mid = n//2 # left 采用归并排序后形成的有序的新的列表 left_li = merge_sort(alist[:mid]) # right 采用归并排序后形成的有序的新的列表 right_li = merge_sort(alist[mid:]) # 将两个有序的子序列合并为一个新的整体 # merge(left, right) left_pointer, right_pointer = 0, 0 result = [] while left_pointer < len(left_li) and right_pointer < len(right_li): if left_li[left_pointer] <= right_li[right_pointer]: result.append(left_li[left_pointer]) left_pointer += 1 else: result.append(right_li[right_pointer]) right_pointer += 1 result += left_li[left_pointer:] result += right_li[right_pointer:] return resultif __name__ == "__main__": li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20] print(li) sorted_li = merge_sort(li) print(li) print(sorted_li)时间复杂度最优时间复杂度：O(nlogn)最坏时间复杂度：O(n2)稳定性：不稳定从一开始快速排序平均需要花费O(n log n)时间的描述并不明显。但是不难观察到的是分区运算，数组的元素都会在每次循环中走访过一次，使用O(n)的时间。在使用结合（concatenation）的版本中，这项运算也是O(n)。
在最好的情况，每次我们运行一次分区，我们会把一个数列分为两个几近相等的片段。这个意思就是每次递归调用处理一半大小的数列。因此，在到达大小为一的数列前，我们只要作log n次嵌套的调用。这个意思就是调用树的深度是O(log n)。但是在同一层次结构的两个程序调用中，不会处理到原来数列的相同部分；因此，程序调用的每一层次结构总共全部仅需要O(n)的时间（每个调用有某些共同的额外耗费，但是因为在每一层次结构仅仅只有O(n)个调用，这些被归纳在O(n)系数中）。结果是这个算法仅需使用O(n log n)时间
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