归并排序是一种基于分治法的排序算法，其核心思想是将一个大问题分解成小问题，然后逐步解决这些小问题，最后合并这些小问题的解以得到最终结果。下面是归并排序的基本步骤和Python实现：
步骤
分解：
将待排序序列分成两个子序列，直到每个子序列只有一个元素。
解决：
对每个子序列递归地应用归并排序。
合并：
将两个已排序的子序列合并成一个新的有序序列。
Python实现
def merge_sort（arr）:if len（arr） <= 1:return arrmid = len（arr） // 2left = merge_sort（arr[:mid]）right = merge_sort（arr[mid:]）return merge（left, right）def merge（left, right）:result = []i = j = 0while i < len（left） and j < len（right）:if left[i] <= right[j]:result.append（left[i]）i += 1else:result.append（right[j]）j += 1result.extend（left[i:]）result.extend（right[j:]）return result[1:] 修正索引，避免添加空列表示例使用arr = [5, 3, 8, 6, 2, 7, 1, 4]sorted_arr = merge_sort（arr）print（sorted_arr） 输出： [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
时间复杂度
归并排序的时间复杂度是 \（O（n \log n）\），其中 \（n\） 是数组的长度。这是因为每次将数组分成两部分，总共需要 \（\log n\） 次分割，而每次分割需要 \（O（n）\） 的时间来合并两个子数组。
稳定性
归并排序是稳定的排序算法，即相等的元素在排序后保持原来的相对顺序。
其他注意事项
归并排序的空间复杂度是 \（O（n）\），因为需要额外的空间来存储合并后的结果。
归并排序适用于大数据集，并且在实际应用中通常比其他 \（O（n \log n）\） 算法（如归并排序和快速排序）表现更好。