请说明如何应用分治策略解决归并排序问题，并附上相应的伪代码示例。

分治策略是算法设计中的一种重要方法，它将大问题分解为小问题，分别求解后再合并。归并排序是一个典型的分治算法应用案例。它包括以下几个步骤：分割、递归求解、合并。下面是归并排序的伪代码示例：

参考资源链接：[英文版《算法设计与分析基础》第三版——Anany Levitin](https://wenku.csdn.net/doc/6412b46fbe7fbd1778d3f968?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 分割（Divide）：将当前区间一分为二，即求中点mid = (low + high) / 2。
2. 递归求解（Conquer）：递归地将两个子区间排序。
3. 合并（Combine）：将已排序的两个子区间合并成一个有序区间。

伪代码如下：

function MergeSort(arr[], l,  r)
    if l < r
        m = l + (r - l) / 2
        MergeSort(arr, l, m)
        MergeSort(arr, m + 1, r)
        Merge(arr, l, m, r)

function Merge(arr[], l, m, r)
    create L[], R[] arrays // 分别存储左/右子区间数据
    n1 = m - l + 1
    n2 = r - m
    for i = 0 to n1-1
        L[i] = arr[l + i]
    for j = 0 to n2-1
        R[j] = arr[m + 1 + j]
    i = 0 // 初始化左子区间索引
    j = 0 // 初始化右子区间索引
    k = l // 初始化原数组索引
    while i < n1 and j < n2
        if L[i] <= R[j]
            arr[k] = L[i]
            i++
        else
            arr[k] = R[j]
            j++
        k++
    // 复制剩余元素
    while i < n1
        arr[k] = L[i]
        i++
        k++
    while j < n2
        arr[k] = R[j]
        j++
        k++

在这段伪代码中，我们首先将数组分为左右两部分，然后分别对它们进行排序。排序后，使用一个临时数组将这两个有序数组合并成一个有序数组。这个方法在解决排序问题时非常高效，时间复杂度为O(n log n)，其中n是数组元素的数量。

对于希望深入了解分治策略和算法设计的读者，强烈推荐《英文版《算法设计与分析基础》第三版——Anany Levitin》。该书详细介绍了分治方法，并以归并排序为例，帮助读者理解和掌握分治策略的核心思想和应用场景。通过阅读和学习这本书，你不仅能够获得关于算法设计的深入知识，还能提升你在计算机科学领域内的技术能力，为未来的学术研究打下坚实的基础。

参考资源链接：[英文版《算法设计与分析基础》第三版——Anany Levitin](https://wenku.csdn.net/doc/6412b46fbe7fbd1778d3f968?spm=1055.2569.3001.10343)