常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：
归并排序（英语：Merge sort，或mergesort），是创建在归并操作上的一种有效的排序算法，效率为O(n log n)。1945年由约翰·冯·诺伊曼首次提出。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用，且各层分治递归可以同时进行。
作为一种典型的分而治之思想的算法应用，归并排序的实现由两种方法：
自上而下的递归（所有递归的方法都可以用迭代重写，所以就有了第 2 种方法）；自下而上的迭代；在《数据结构与算法 JavaScript 描述》中，作者给出了自下而上的迭代方法。但是对于递归法，作者却认为：However, it is not possible to do so in JavaScript, as the recursion goes too deep for the language to handle.然而，在 JavaScript 中这种方式不太可行，因为这个算法的递归深度对它来讲太深了。说实话，我不太理解这句话。意思是 JavaScript 编译器内存太小，递归太深容易造成内存溢出吗？还望有大神能够指教。和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是 O(nlogn) 的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。算法步骤
申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列；
设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置；
比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置；
重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾；
将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。
动图演示
JavaScript 代码实现
function mergeSort(arr) { var len = arr.length; if(len < 2) { return arr; } var middle = Math.floor(len / 2), left = arr.slice(0, middle), right = arr.slice(middle); return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));}function merge(left, right){ var result = []; while (left.length && right.length) { if (left[0] <= right[0]) { result.push(left.shift()); } else { result.push(right.shift()); } } while (left.length) result.push(left.shift()); while (right.length) result.push(right.shift()); return result;} Python 代码实现
def mergeSort(arr): import math if(len(arr)<2): return arr middle = math.floor(len(arr)/2) left, right = arr[0:middle], arr[middle:] return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))def merge(left,right): result = [] while left and right: if left[0] <= right[0]: result.append(left.pop(0)); else: result.append(right.pop(0)); while left: result.append(left.pop(0)); while right: result.append(right.pop(0)); return result
Go 代码实现
func mergeSort(arr []int) []int { length := len(arr) if length < 2 { return arr } middle := length / 2 left := arr[0:middle] right := arr[middle:] return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))}func merge(left []int, right []int) []int { var result []int for len(left) != 0 && len(right) != 0 { if left[0] <= right[0] { result = append(result, left[0]) left = left[1:] } else { result = append(result, right[0]) right = right[1:] } } for len(left) != 0 { result = append(result, left[0]) left = left[1:] } for len(right) != 0 { result = append(result, right[0]) right = right[1:] } return result} 7 Java 实现
public static int[] sort(int[] nums, int low, int high) { int mid = (low + high) / 2; if (low < high) { sort(nums, low, mid); sort(nums, mid + 1, high); merge(nums, low, mid, high); } return nums; } /** * 将数组中low到high位置的数进行排序 * nums 待排序数组 * low 待排的开始位置 * mid 待排中间位置 * high 待排结束位置 */ public static void merge(int[] nums, int low, int mid, int high) { int[] temp = new int[high - low + 1]; int i = low; int j = mid + 1; int k = 0; while (i <= mid && j <= high) { if (nums[i] < nums[j]) { temp[k++] = nums[i++]; } else { temp[k++] = nums[j++]; } } while (i <= mid) { temp[k++] = nums[i++]; } while (j <= high) { temp[k++] = nums[j++]; } for (int k2 = 0; k2 < temp.length; k2++) { nums[k2 + low] = temp[k2]; } } 希望可以一起交流技术，有兴趣可以加qq邀请入群:525331804 全栈技术开发qq群：581993430