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资源说明：归并排序是一种高效的排序算法，它的基本思想是利用分治法（Divide and Conquer）将大问题分解为小问题来解决。分治法的核心在于将一个复杂的问题分解成两个或更多的相同或相似的子问题，再将子问题分解成更小的子问题，直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
在归并排序中，这个过程分为三个主要步骤：
1. **分解**：将原始的序列分割成两个大小相等（或相差一）的子序列。这个过程通常通过递归完成，每次将序列一分为二，直到每个子序列只剩下一个元素。
2. **治理**：对每个子序列分别进行归并排序。这一步是递归的基石，因为每个子序列的长度更小，排序相对容易。当子序列只有一个元素时，它已经是有序的，无需再进行排序。
3. **合并**：将两个已经排序的子序列合并成一个完整的有序序列。这是归并排序的关键操作，它比较两个子序列中的元素，并按顺序将较小的元素放入一个新的数组或回填到原数组中。
在Java中，我们可以看到一个典型的归并排序实现。`mergeSort()`方法是归并排序的主函数，它接受一个整数数组`a`，一个临时数组`tmp`以及两个表示子序列范围的索引`left`和`right`。`mergeSort()`首先检查左边界是否小于右边界，如果是，则继续分解序列。通过计算中间索引`mid`，将数组分为两半，并对左右两部分分别递归调用`mergeSort()`。
`merge()`方法则是合并两个已排序子序列的函数。它使用临时数组`tmp`来存储合并后的结果。在两个子序列的元素逐一比较并放入`tmp`数组的过程中，一旦一个子序列的所有元素都已被处理，就将另一个子序列剩余的元素直接追加到`tmp`数组中。将`tmp`数组的内容回填到原数组`a`中。
归并排序的时间复杂度为O(n log n)，这是因为每次都将序列一分为二，而合并操作的时间复杂度是线性的。由于使用了额外的空间，归并排序的空间复杂度是O(n)。然而，由于其稳定性（相同的元素在排序后保持原有的相对顺序），归并排序在处理包含重复元素的序列时表现优秀，尤其是在大数据集或外部排序中。
归并排序是一种基于分治策略的排序算法，通过递归地将序列分解并合并，实现了高效的排序效果。Java中的实现方式清晰地展示了这一过程，使我们能够理解并应用到实际编程中。
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