请设计一个使用伪代码描述的排序算法，并提供对该算法的时间复杂度和空间复杂度分析。

在探讨算法设计和复杂性分析时，伪代码是表达算法思想的绝佳工具，因为它专注于算法逻辑而忽略具体的编程语言细节。考虑到这一点，这里我们将设计一个归并排序算法，并对其复杂性进行分析，这一点在《第五版《算法基础》详解：设计与复杂性分析》中也有详细讲解。

参考资源链接：[第五版《算法基础》详解：设计与复杂性分析](https://wenku.csdn.net/doc/4sfd3d3q0u?spm=1055.2569.3001.10343)

归并排序是一种分而治之的算法，它将输入数据分成越来越小的部分进行排序，然后将排序好的子序列合并成完全有序的序列。以下是一个归并排序的伪代码示例：

    function mergeSort(array)
        if length(array) <= 1
            return array
        middle = length(array) / 2
        leftHalf = mergeSort(array[0 ... middle-1])
        rightHalf = mergeSort(array[middle ... end])

        return merge(leftHalf, rightHalf)

    function merge(left, right)
        result = empty array
        while length(left) > 0 and length(right) > 0
            if left[0] <= right[0]
                append left[0] to result
                left = left[1 ... end]
            else
                append right[0] to result
                right = right[1 ... end]
        while length(left) > 0
            append left[0] to result
            left = left[1 ... end]
        while length(right) > 0
            append right[0] to result
            right = right[1 ... end]
        return result

在复杂性分析方面，归并排序的时间复杂度为O(n log n)，其中n是数组的长度。这是因为算法将数组分成两半，直到每个子数组只有一个元素，这个过程是log n次。每层合并操作需要处理所有元素，即n次操作。因此，总的时间复杂度为n log n。空间复杂度为O(n)，因为归并排序需要额外的空间来存储合并的临时数组。

如果需要更深入地理解归并排序算法，以及其在不同编程语言中的实现和应用，推荐阅读《第五版《算法基础》详解：设计与复杂性分析》。此书不仅详细讲解了算法设计和复杂性分析的基础知识，还通过伪代码使这些概念变得易于理解。对于寻求扎实算法基础的学生和专业人员来说，这是一份宝贵的资源。

参考资源链接：[第五版《算法基础》详解：设计与复杂性分析](https://wenku.csdn.net/doc/4sfd3d3q0u?spm=1055.2569.3001.10343)