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docs/chapter_sorting/merge_sort.md

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-# 归并排序
+# 11.5. 归并排序
 
 「归并排序 Merge Sort」是算法中“分治思想”的典型体现，其有「划分」和「合并」两个阶段：
 
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 <p align="center"> Fig. 归并排序两阶段：划分与合并 </p>
 
-## 算法流程
+## 11.5.1. 算法流程
 
 **「递归划分」** 从顶至底递归地 **将数组从中点切为两个子数组**，直至长度为 1 ；
 
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 - `nums` 的待合并区间为 `[left, right]` ，而因为 `tmp` 只复制了 `nums` 该区间元素，所以 `tmp` 对应区间为 `[0, right - left]` ，**需要特别注意代码中各个变量的含义**。
 - 判断 `tmp[i]` 和 `tmp[j]` 的大小的操作中，还 **需考虑当子数组遍历完成后的索引越界问题**，即 `i > leftEnd` 和 `j > rightEnd` 的情况，索引越界的优先级是最高的，例如如果左子数组已经被合并完了，那么不用继续判断，直接合并右子数组元素即可。
 
-## 算法特性
+## 11.5.2. 算法特性
 
 - **时间复杂度 $O(n \log n)$** ：划分形成高度为 $\log n$ 的递归树，每层合并的总操作数量为 $n$ ，总体使用 $O(n \log n)$ 时间。
 - **空间复杂度 $O(n)$** ：需借助辅助数组实现合并，使用 $O(n)$ 大小的额外空间；递归深度为 $\log n$ ，使用 $O(\log n)$ 大小的栈帧空间。
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 - **稳定排序**：在合并时可保证相等元素的相对位置不变。
 - **非自适应排序**：对于任意输入数据，归并排序的时间复杂度皆相同。
 
-## 链表排序 *
+## 11.5.3. 链表排序 *
 
 归并排序有一个很特别的优势，用于排序链表时有很好的性能表现，**空间复杂度可被优化至 $O(1)$** ，这是因为：