一、原理解析
歸并排序不像前面講過的幾個排序那樣直觀，為了便于理解，我們先做個問題分解。
假設有兩個已經排序好的數組：
let arrLeft = [1, 3, 4, 7]
let arrRight = [2, 5, 6, 9]
如何把這兩個已排序好的數組合并成一個排序好的數組呢？
可以新建一個空數組arrResult，比較arrLeft 第一位和 arrRight 第一位，哪個小就把這個數組的第一位拿出來push到空數組里。然后反復執行上面的邏輯，直到arrLeft或者arrRight其中一個變為空數組。最后再把另一個不為空的全部拿出來 push 到arrResult。 以下是代碼：
function merge(leftArr, rightArr) {
var resultArr = []
while(leftArr.length && rightArr.length) {
resultArr.push(leftArr[0] <= rightArr[0] ? leftArr.shift() : rightArr.shift())
}
return resultArr.concat(leftArr).concat(rightArr)
}
那回頭看看我們要真實解決的問題，如何對一個未排序的數組進行排序呢？
對于如下數組：
let arr = [4, 1, 2, 6, 9, 7, 3, 5]
我們可以把數組分成兩部分：
let part1 = [4, 1, 2, 6]
let part2 = [9, 7, 3, 5]
假設我們已經寫好了我們最終要實現的排序方法 mergeSort。那么 mergeSort(arr) 等價于merge(mergeSort(part1), mergeSort(part2)) 。 即：對數組 arr 的排序，等價于把數組分兩部分分別對每部分排序得到兩個排序的數組，然后再利用剛剛寫好的merge 方法把兩個已經排序好的數組合并成一個最終排序好的數組。
那mergeSort(part1) 的結果又怎么計算呢？繼續遵循上面的邏輯，對 part1繼續分解，直到分解為對長度為1的數組進行排序（直接返回即可）。
function mergeSort() {
//待補充
}
mergeSort(arr)
//等價于
merge(mergeSort(part1), mergeSort(part2))
總結：要排序一個大數組，可以把這個大數組拆分成兩個小數組，把問題轉變成分別排序這兩個小數組，再把排序后的兩個小數組通過簡單的處理方式“歸并為”最終需要的結果。 如何排序這兩個小數組呢？循環剛剛的邏輯，直到數組拆分到極小（數組長度為1，排序的結果就是自己）。
二、代碼實現
以下是 JavaScript 版本的的代碼實現：
function mergeSort(arr) {
var merge = function(leftArr, rightArr) {
var resultArr = []
while(leftArr.length && rightArr.length) {
resultArr.push(leftArr[0] <= rightArr[0] ? leftArr.shift() : rightArr.shift())
}
return resultArr.concat(leftArr).concat(rightArr)
}
if(arr.length < 2) return arr
let mid = arr.length >> 1 //取數組的中位下標，也可以用 parseInt(arr.length/2)
return merge(mergeSort(arr.slice(0, mid)), mergeSort(arr.slice(mid)))
}
三、復雜度
平均時間復雜度為 O(nlogn)，性能極好。
