数据结构-排序-归并排序（二路归并）

思路：归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法，是采用分治法的一个典型应用； 即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。

首先考虑如何将两个有序数组合并，这个只需要比较两个数组的s谁小先将谁放入新数组，直到是走到末尾；

class TestMergeSort{
    /*
          * @Description :
          * @param array
         * @param gap :每个归并段的数据个数
          * @return :   void
          * @exception :
          * @date :   2019/1/9 15:59
          */
     public static void merge(int [] array,int gap){
          int [] tmpArr=new int [array.length];  //空间复杂度O(n)
          int i=0;
          int s1=0;
          int e1=s1+gap-1;
          int s2=e1+1;  //因为gap长度最大到 array.length-1 ，
         // 所以e1最大是array.length-2；s2最大是array.length-1, 因此e1 不回越界；
          int e2=s2+gap-1 > array.length-1 ? array.length-1 : s2+gap-1;
          while(s2<array.length){  //肯定有两个归并段，只不过第二个归并段可能只有一个数据
              while(s1<=e1 && s2<=e2){ //当两个归并段都有数据时；
                  if(array[s1]<array[s2]){
                      tmpArr[i++]=array[s1++];
                  }else{
                      tmpArr[i++]=array[s2++];
                  }

              }
              while(s1<=e1){
                  tmpArr[i++]=array[s1++];
              }
              while(s2<=e2){
                  tmpArr[i++]=array[s2++];
              }
              //确定新的坐标  如果s2已经超出坐标，那就会跳出循环；
              s1=e2+1;
              e1=s1+gap-1;
              s2=e1+1;
              e2=s2+gap-1 > array.length-1 ? array.length-1 : s2+gap-1;
          }
          while(s1<array.length){ //跳出上一个循环后，s1可能
              tmpArr[i++]=array[s1++];
          }
          System.arraycopy(tmpArr,0,array,0,array.length);
     }
     public static void mergeSort(int [] array){
         for (int i = 1; i <array.length ; i*=2) {
             merge(array,i);
         }
     }
     public static void main(String [] args){
        int array []=new int[10000];
        Random random=new Random();
        for(int i=0;i<array.length;i++){
            array[i]=random.nextInt(10000)+1;
        }
         mergeSort(array);
        System.out.println(Arrays.toString(array));
    }
}