请描述如何实现一个稳定的多路归并排序算法，并分析其时间和空间复杂度。

实现一个稳定的多路归并排序算法，关键在于正确地将数据分路、进行排序以及高效地合并。首先，我们需要对原始数据进行分割，确保分割后的数据序列可以单独排序。分割的策略可以是二分法、三分法或者更多，具体取决于数据的分布和预期的性能表现。

参考资源链接：[归并排序详解：从2路到多路归并](https://wenku.csdn.net/doc/921b5wi6jz?spm=1055.2569.3001.10343)

分割后的序列进行独立排序，这一步可以使用任意稳定的排序算法，例如插入排序或归并排序。排序完成后，我们需要将这些已排序的序列合并成一个有序的大序列。合并的过程是多路归并排序的核心，需要维护一个最小堆来辅助合并，堆的大小应与分割的路数相同。

在合并过程中，我们从每个已排序的序列中取出当前最小的元素，放入辅助数组中。然后从辅助数组中取出最小的元素放入最终的有序数组中。这个过程持续进行，直到所有的序列都被合并完毕。

关于时间复杂度，稳定排序算法通常是O(n log n)。对于多路归并排序，如果将数据分为m路，那么在最坏的情况下，合并操作需要进行O(n log_m n)次。因此，时间复杂度为O(n log_m n)。

空间复杂度方面，归并排序需要额外的空间来存储辅助数组，这些空间是用于合并过程中存放临时数据。因此，空间复杂度为O(n)。

多路归并排序的优点在于它可以减少合并的次数，提高合并效率，特别是在外部排序和大数据量处理时尤为明显。然而，与二路归并相比，多路归并排序在实际实现时可能会更复杂，需要更多的辅助结构和更精细的控制逻辑。

为了深入理解多路归并排序的实现和优化，建议参考资料《归并排序详解：从2路到多路归并》，该资料提供了从基础到高级的全面讲解，对于理解多路归并排序的原理和实践都有极大的帮助。

参考资源链接：[归并排序详解：从2路到多路归并](https://wenku.csdn.net/doc/921b5wi6jz?spm=1055.2569.3001.10343)