简介
一般来说，排序算法主要被分为两类，即基于比较的算法和基于非比较的算法。插入排序，冒泡排序和希尔排序是基于比较模型的。这三个算法的问题是它们的复杂度都是O(n^2)，所以它们非常慢。
那么有没有比O(n^2)更快的排序列表的方法呢？答案是有的，下面就让我们看看这么一个算法。
之前提到的三个算法（插入、冒泡和希尔）的共同特点是，我们是从原始列表里把元素两两取出，然后进行比较的。
插入排序和冒泡排序使用了太多的比较，这也是归并排序需要克服的地方
在原始列表中进行比较不是最好的方式，而且我们也不需要这么做。作为替代做法，我们可以尝试将列表分成更小的子列表然后排序他们。在排序完更小的子列表以后（这么做比直接排序整个原始列表要简单），我们可以尝试将小的子列表合并成一个有序列表。这个技术就是典型的“分治”法（分而治之）。
一般来说，如果一个问题太难以至于无从下手，我们可以尝试将它分成较小的子问题，然后尝试解决这些子问题。然后我们可以将子问题的结果合并起来（从而解决原始问题）。
如果排序大列表太困难，我们可以将它分割成更小的子列表，然后排序它们
归并排序是一个基于分治法的比较排序算法。目前看来还不错，当我们有一个非常大的列表需要排序，显然，如果将列表分成两个子列表，然后再排序会更好些。如果等分以后还是太大，我们就继续分割，直到可以很简单地排序为止（参见下图）。
“归"与"并”
一个恰当的比喻
"归并排序"类似“比武擂台赛”：无论参赛者有多少人，主办方都可以让他们亮亮在擂台上比试，第一轮的获胜者再两两分组，继续比试，一直决出冠军为止
归并排序
归并排序的与上面的类似又有不同
就像是组织一场元素之间的“比武大会”，这场比武大会分成两个阶段：
归[分组]
第一步就是要把逐层的折半分组
并
既然分了组，接下来就要开始“比武”了。
归并排序和擂台赛有一个很大的不同，就是擂台赛只需要决定谁是老大，而并不关心谁做老二和老三；归并排序的要求复杂一些，需要确定每一个元素的排列位置。
因此，当每个小组内部比较出先后顺序以后，小组之间会展开进一步的比较和排序，合并成一个大组；大组之间继续比较和排序，再合并成更大的组…最终，所有元素合并成了一个有序的集合。
这个比较与合并的过程叫做归并，对应英文单词merge，这正是归并排序名字的由来。
如何将两个有序集合合并成一个有序的大集合？
3步：
第一步，创建一个额外大集合用于存储归并结果，长度是两个小集合之和。（p1，p2，p是三个辅助指针，用于记录当前操作的位置）
第二步，从左到右逐一比较两个小集合中的元素，把较小的元素优先放入大集合。
由于1<2，所以把元素1放入大集合，p1和p各右移一位：
由于2<3，所以把元素2放入大集合，p2和p各右移一位：
由于3<7，所以把元素3放入大集合，p1和p各右移一位：
由于5<7，所以把元素5放入大集合，p1和p各右移一位：
由于6<7，所以把元素6放入大集合，p1和p各右移一位：
此时左侧的小集合已经没有元素可用了。
第三步，从另一个还有剩余元素的集合中，把剩余元素按顺序复制到大集合尾部。
好与坏
为什么归并排序如此有用
快捷和稳定
归并排序成为一个非常棒的排序算法主要是因为它的快捷和稳定。它的复杂度即使在最差情况下都是O(n log n)。而快速排序在最差情况下的复杂度是O(n^2)，当n=20的时候，它比归并要慢4.6倍。
规定排序的最好最差最平均的情况下都是(n log n)，十分稳定
容易实现
另一个理由是归并排序很容易实现。诚然，大多数开发者认为速度快的算法总是难以实现，但是这条守则并不适用于归并排序的情况。
归并排序不那么实用的三个理由
比非比较排序算法慢
归并算法是基于比较模型的，因此它要比在线性时间里排序数据的非比较算法要慢。当然，这也与输入数据有关，所以我们要仔细对待输入。
在数据基本有序的情况下，它比冒泡和插入排序要慢
再一次提醒，要了解输入数据的重要性。如果输入数据基本已经有序，那么插入和冒泡排序会更快。插入和冒泡排序在最好的情况下复杂度是O(n)，然而归并排序的最好情况是O(n log n)。
作为总结，我想说在实践中，归并排序是最好的排序算法毋庸质疑，因为它易于实现而且快捷，所以每个开发者都应该牢记它。
归并排序和堆排序、快速排序的比较
若从空间复杂度来考虑：首选堆排序，其次是快速排序，最后是归并排序。
若从稳定性来考虑，应选取归并排序，因为堆排序和快速排序都是不稳定的。
若从平均情况下的排序速度考虑，应该选择快速排序。