11个数归并排序图示 为什么归并排序merge sort不需要像动态规划的问题一样考虑每一种划分情况？
为什么归并排序merge sort不需要像动态规划的问题一样考虑每一种划分情况？
为什么合并排序不需要像动态规划那样考虑每个分区？
递归的重要性不言而喻。它是许多算法的基础，例如具有分治思想的算法（合并排序、二叉搜索）、遍历二叉树的算法，或者求解数学递归（斐波那契序列、n的阶乘）、回溯、动态规划等算法，当谈到递归时，总是有点混乱。理论上更容易理解，但当涉及到更复杂的递归算法时，很难想象递归是如何在计算机中实现的。经过一步一步的调试，我们终于明白了，所以我们先把这个过程记录下来。
：就是利用分而治之的思想，排序的过程就是先把数组分成左右两部分，分别排序，然后把有序的两个数组组合成一个有序的数组。
重点分析merge在代码中的作用，sort是一个递归函数，第一个是终止条件P>=R，递归必须有终止条件，否则会陷入循环，最终导致堆栈溢出。为什么堆栈溢出？实际上，底部的递归调用是按下并退出线程堆栈的操作。每次调用都会按一次堆栈，并记录相关的局部变量信息。线程堆栈的内存非常有限。如果递归调用是无限的，它将很快消耗所有的内存资源，并最终导致内存溢出。
下两个调用merge#sortŠC函数本身也是一个递归调用，两个递归调用分别编号为Š1和Š2。在本例中，数组中有六个元素（下标0-5）要排序，那么如何将它们从堆栈中按出？如下图所示，
在快速排序、堆排序、归并排序中，什么排序是稳定的？
合并排序是一种稳定的排序算法。归并排序的稳定性分析：归并排序是将序列递归地划分为短序列，递归的退出是短序列只有一个或两个序列，然后将每个有序的段序列归并为一个有序的长序列，继续归并直到所有的原序列都是有序的。可以发现，当有一个或两个元素时，一个元素不会交换，如果两个元素大小相等且没有外部干扰，稳定性不会被破坏。然后，在合并短序列的过程中，不破坏稳定性。如果在合并过程中两个当前元素相等，则将前一序列中的元素保存在结果序列的前面，以保证合并的稳定性。因此，合并排序也是一种稳定的排序算法。扩展数据：算法稳定性判断方法：常用排序算法中，堆排序、快速排序、希尔排序、直接选择排序为不稳定排序算法，基数排序、气泡排序、直接插入排序、半插入排序、合并排序为稳定排序算法。对于不稳定排序算法，只需举例说明其不稳定性；对于稳定排序算法，必须对算法进行分析才能得到稳定的特征。需要注意的是，排序算法是否稳定取决于具体的算法。不稳定算法在一定条件下可以成为稳定算法，稳定算法在一定条件下也可以成为不稳定算法。例如，快速排序原本是一种不稳定的排序方法，但如果要排序的记录中只有一组具有相同键的记录，并且选定的轴值只是组中相同键的一个，则快速排序是稳定的。
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