图解

将数组按每次拆成两个数组递归进行拆分，最后得到的仅有两个数值时再进行比较，然后依次两两合并，
最后得出结果， 这就是归并排序。

合并比较以最后一次合并为例：

代码

public static void mergeSort(int[] arr) {
    sort(arr, 0, arr.length - 1);
}

public static void sort(int[] arr, int L, int R) {
    if(L == R) {
        return;
    }
    int mid = L + ((R - L) >> 1);
    sort(arr, L, mid);
    sort(arr, mid + 1, R);
    merge(arr, L, mid, R);
}

public static void merge(int[] arr, int L, int mid, int R) {
    int[] temp = new int[R - L + 1];
    int i = 0;
    int p1 = L;
    int p2 = mid + 1;
    // 比较左右两部分的元素，哪个小，把那个元素填入temp中
    while(p1 <= mid && p2 <= R) {
        temp[i++] = arr[p1] < arr[p2] ? arr[p1++] : arr[p2++];
    }
    // 上面的循环退出后，把剩余的元素依次填入到temp中
    // 以下两个while只有一个会执行
    while(p1 <= mid) {
        temp[i++] = arr[p1++];
    }
    while(p2 <= R) {
        temp[i++] = arr[p2++];
    }
    // 把最终的排序的结果复制给原数组
    for(i = 0; i < temp.length; i++) {
        arr[L + i] = temp[i];
    }
}

复杂度分析

时间复杂度：O(nlogn)
空间复杂度：O(N)，归并排序需要一个与原数组相同长度的数组做辅助来排序
稳定性：归并排序是稳定的排序算法
temp[i++] = arr[p1] <= arr[p2] ? arr[p1++] : arr[p2++];
这行代码可以保证当左右两部分的值相等的时候，先复制左边的值，这样可以保证值相等的时候两个元素的相对位置不变。

优化考虑

内存方向、分组粒度、适当插入排序代替递归等