基本思想：
归并排序与之前的交换（快速）、选择（堆）等排序的思想不一样，“归并”的含义就是：
将两个或者两个以上的有序表组合成一个新的有序表，假定待排序表含有n个记录，则可以看做是n个有序的子表，每个子表的长度为1，然后两两归并，得到个长度为2或者为1的有序表；再两两归并，....如此重复，直到合并成一个长度为n的有序表为止，这种排序方法为2-路归并排序
初始关键字： 49 38 65 97 76 13 27
一趟归并后： 38 49 65 97 13 76 27
二趟归并后： 38 49 65 97 13 27 76
三趟归并后： 13 27 38 49 65 76 97
merge()的功能是将前后相邻的两个有序表归并成为一个有序表的算法。
设两段有序表A[low,...mid]、A[mid+1,...high]放在同一个有序表的两个位置上，先让它们复制到辅助数组B里面，每次从对应B中的两个段取出一个记录进行关键字的比较，先将小者放入A中，当数组B中有一段的下标超出其对应的表长时，即该段所有的元素已经完全复制到A中，另一端中的剩余部分直接复制到A中。
递归形式的2-路归并排序是基于分治的！过程如下：
- 分解：将含有n个元素的待排序表分成各含有n/2个元素的子表，采用二路归并算法对两个子表递归的地进行排序
- 合并：合并两个已排序的子表得到排序结果
代码如下：
# merge函数的功能是将前后相邻的两个有序子表归并成为一个有序表
# left和right就是两个前后相邻的有序子表，我们需要一个辅助数组result，最后返回的result就是最后的
# 归并排序结果
# i和j一起从0开始向后走，对应位置（不一定就是下标相同）谁小谁被收到result中去，然后下去的那个指针向
# 后走一个，直到最后
# 其实result += left[i:] 和 result += right[j:]只会执行一个，因为有一个已经被收光了。
def merge(left, right):
i， j = 0, 0
result = []
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] <= right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
# 递归形式的二路归并算法是基于分治的
# 分解：将n个记录一分为2，然后对分开的两个各含有n/2个元素的子表递归调用自身
# 合并： 合并两个已经排序的子表得到结果
def merge_sort(lists):
if len(lists) <= 1:
return lists
num = len(lists) /2
left = merge_sort(lists[:num])
right = merge_sort(lists[num:])
return merge(left, right)
性能：
- 空间：需要借助一个辅助数组B，所以空间复杂度为O(n)
- 时间：每一趟归并就是一个while循环，即O(n)，一共要
趟归并，所以算法时间复杂度是
稳定性：
merge不会改变相同关键字记录的相对次序，所以2路归并排序是一个稳定的排序算法。