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归并排序

介绍

归并排序 它是基于归并操作，来进行的排序算法。采用的是 分治法 的一个思想。

大白话就是：将数据根据某种方式先分散开，再根据某种方式进行合并，来得到我们想要的排序结果。

分开的操作，我们使用到了，二分的方式。
合并的操作，类似于数据结构中的 双指针算法 中的 快慢指针。可以看下对应的数据结构-双指针算法这篇文章

动图演示

步骤详解

给定数据为 const arr = [15, 5, 25, 20, 30, 10, 35]

分

先进行 归并排序 中分的操作

每次获取单个数据里面的中间下标，然后通过数组的 slice 方法，进行分割数组，之后递归操作，直到单个数组里的长度为 1，即可结束递归操作。

代码为：
```
  
  // 找到中间下标
  const mid = Math.floor(data.length / 2)
  
  // 分割
  const left = data.slice(0, mid)
  const right = data.slice(mid)
  
  // 递归
  return mergeSort(left), mergeSort(right)
```
此时分的操作进行完毕，得到的是一排单个的数组为：[15],[5],[25],[20],[30],[10],[35]
合

通过上面的步骤，我们得到分的结果后，接下来进行合的操作，通过类似与 快慢指针 一样。

该操作我们需要创建一个空的数组 const temp = []

然后循环判断 left 和 right 数组是否还有值，直到其中一个数组值为空，结束循环。循环体的内容为：
- 每次取出 left 和 right 里面的第一个值进行比较
- 将小的值，先进行 shift 弹出
- 再 push 到 temp 数组中
最后进行连接操作 temp.concat(left, right)，即可得到从小到大的排序数组。
这里讲解下最后一步合的步骤

此时可以看到
- left = [5,15,25]
- right = [10,20,30,35]
将左指针放置在 left 下的第 0 个下标处，并且右指针放置在 right 下的第 0 个下标处。
- 第一次比较：
  
  因为 左指针 对应的值小于 右指针 对应的值，所以 左指针 下标进行 ++ 操作
- 第二次比较
  
  此时 左指针 对应的值大于 右指针 对应的值，所以 右指针 下标进行 ++ 操作
依次类推...
- 最后一次
  
  可以看到最后一次的比较中 左指针 下标已经超出数组最大长度，也就是该 left 数组里面的值已经全部比较完毕。
  
  所以最后将 right 剩余的值，直接连接 temp 数组中，放入即可。

完整代码

    const merge = (left, right) => {
      const temp = []
      while (left.length && right.length) {
        if (left[0] < right[0]) {
          temp.push(left.shift())
        } else {
          temp.push(right.shift())
        }
      }
      // 因为上面的弹出操作，所以留下了最大的值，直接将 temp 和 最大值进行连接即可
      return temp.concat(left, right)
    }
    const mergeSort = (data) => {
      if (data.length <= 1) {
        return data
      }
      const mid = Math.floor(data.length / 2)
      const left = data.slice(0, mid)
      const right = data.slice(mid)

      return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))
    }

总结

归并排序 是一种稳定的排序方式，且 比较次数 是所有排序中最少的。

缺点也很明显，需要开辟新的内存空间。数据量越大，就会导致此排序方式占用内存越多。

排序算法-归并排序

归并排序

介绍

步骤详解

完整代码

总结