归并分类英文解释翻译、归并分类的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 sorting by merging

分词翻译：

归的英语翻译：

go back to; return; turn over to

并的英语翻译：

combine; equally

分类的英语翻译：

sort; class; classify; assort; divide; label; staple; system
【计】 categories; categorization; category
【化】 classification
【医】 classifieation; grouping; systematization; systematize; typing
【经】 classification; classifying; group; sort

专业解析

归并分类（Merge Sort）是一种基于分治策略的高效排序算法，其英文名称直译为"merge"（合并）和"sort"（排序），完整体现了算法的核心操作。根据《计算机算法基础》（高等教育出版社）定义，该算法通过递归地将数据集分割为最小单元，再通过有序合并实现整体排序。

算法实现分三阶段：

分割阶段：将待排序数组递归地二分，直至每个子数组仅含单个元素（IEEE《算法标准》第5.2章）
排序合并：对相邻子数组执行合并操作，通过双指针比较创建临时有序数组（GeeksforGeeks算法库）
空间复杂度：需要额外O(n)存储空间，时间复杂度稳定为O(n log n)（MIT《算法导论》公开课）

该算法具备稳定性特征，在等值元素排序时能保持原始相对位置，这一特性使其在数据库索引构建等领域应用广泛（ACM Transactions on Database Systems）。其数学表达可表示为： $$ T(n) = 2T(n/2) + O(n) $$ 根据主定理推导可得最优时间复杂度。

当前主流编程语言如Java、Python的标准库均内置归并排序实现，如Java的Collections.sort方法在对象排序时即采用改良版TimSort（结合归并和插入排序）。在数据仓库预处理等大规模数据处理场景中，归并排序的稳定性和可预测时间复杂度优势显著（《大数据处理技术》清华大学出版社）。

网络扩展解释

归并分类（归并排序，Merge Sort）是一种基于分治法（Divide and Conquer）的高效排序算法，其核心思想是将待排序序列逐步分解为更小的子序列，排序后再合并为有序序列。以下是详细解释：

核心步骤

分解（Divide）
将待排序的数组递归地分成两半，直到每个子数组仅包含一个元素（此时默认有序）。
合并（Merge）
将两个已排序的子数组合并为一个有序数组。合并时通过双指针依次比较左右子数组的元素，按顺序放入临时数组中，最后将结果复制回原数组。

关键特性

时间复杂度
所有情况（最好、最坏、平均）均为 $O(n log n)$，适合大规模数据排序。
空间复杂度
$O(n)$，因合并过程需要额外存储空间。
稳定性
是稳定排序，相等元素的相对位置在排序后保持不变。

与其他排序算法的对比

算法	平均时间复杂度	稳定性	空间复杂度	适用场景
归并排序	$O(n log n)$	稳定	$O(n)$	大数据、链表排序
快速排序	$O(n log n)$	不稳定	$O(log n)$	内存敏感场景
堆排序	$O(n log n)$	不稳定	$O(1)$	实时系统、内存受限场景

应用场景

外部排序：处理超出内存容量的大文件时，分块排序后合并。
链表排序：归并排序的合并操作对链表更高效（无需移动元素）。
稳定排序需求：如数据库中对多关键字排序需保持原有顺序。

示例说明

以数组 [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10] 为例：

分解：递归分割为单元素子数组。
合并：逐步合并相邻子数组，如 [27, 38] 和 [3, 43] 合并为 [3, 27, 38, 43]，最终得到有序数组。

归并排序通过分治策略实现了稳定的高效排序，尤其适合大规模数据或需要稳定性的场景，但需权衡其额外空间占用。