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2、认识O(NlogN)的排序
2.2 归并排序
2.2.1 思路&代码实现
2.2.2 时间复杂度
2.2.3 应用：小和问题
笔记：
2、认识O(NlogN)的排序
2.2 归并排序
2.2.1 思路&代码实现
在新数组newArr[]开辟存储空间，大小为R-L+1，也就是原始数组的元素个数。
左数组的范围arr[L]到arr[M]，右数组的范围arr[M+1]到arr[R]，两个指针的范围小于等于各自组的右边界（p1<=M，p2<=R）。
当p1<p2，将p1指向的数拷贝到newArr[i]中，然后指针和i都++；当p2<p1，则对p2进行相同操作；当p1=p2，先拷贝p1再拷贝p2，然后p1++、p2++、i=i+2
当p1先到达右边界，则将p2往后的内容都拷贝到newArr[]中：newArr[i++] = arr[p2++];当p2先达右边界：newArr[i++] = arr[p1++];
整体代码：
public static void mergeSort(int[] arr, int L, int M, int R){int[] newArr = new int[R-L+1];int i=0;int p1=L, p2=M+1;while( p1<=M && p2 <=R ){newArr[i++] = arr[p1] <= arr[p2] ? arr[p1++] : arr[p2++]; //这部分等效于if( arr[p1] <= arr[p2] ){ newArr[i++]=arr[p1++]}else{newArr[i++]=arr[p2++]}}//处理其中一个指针到达边界的情况while ( p1 <= M ){newArr[i++] = arr[p1++]}while ( p2 <= R ){newArr[i++] = arr[p2++]}//如果要将排序后的新结果newArr替换掉旧数组arr，则可以用for循环逐个替换：for( i=0; i<arr.length; i++){arr[L+i] = newArr[i];}}2.2.2 时间复杂度
如果用master公式计算这个归并排序代码的时间复杂度：T(N) = 2*T(N/2) + O(N)
解释：左数组和右数组的数据量都是N/2，且都是先组内排序再利用双指针遍历后放入数组（遍历操作的时间复杂度是O(N)）。
归并排序的时间复杂度O(NlogN)优于选择排序、插入排序等O(N…^2)的原因：
在选择排序、插入排序中，遍历一遍含n个元素的数组只能确定下来一个元素的位置，其余的比较被浪费了。
而在归并排序中，两个子数组的元素都是有序的，因此每一次比较都能确定一个元素的位置并使指针后移，继续比较后续的元素。
2.2.3 应用：小和问题
小和问题：一个数组中，遍历每个元素然后把左侧比当前数小的数累加起来，得到这个数组的小和。
举例数组元素为1、3、4、2、5的例子。
遍历开始前，小和sum=0；
遍历到1，左侧无更小值，sum=0；
遍历到3，左侧有1比3小，sum=sum+1；
遍历到4，左侧有1、3比4小，sum=sum+1+3；
遍历到2，左侧有1比2小，sum=sum+1；
遍历到5，左侧有1、3、4、2比5小，sum=sum+1+3+4+2；
此情景中的最终小和为16。
计算小和有2种时间复杂度不同的方法。
方法1：O(N^2)。使用最纯粹的遍历方法。遍历数组然后将当前元素和左侧元素诸葛比较、加和，得到小和。
方法2：O(logN)。使用了归并排序，对于每个元素，如果它的右侧有m个元素比它大，则再加上m*当前元素的值。
