算法10-12~10-14：归并排序

### 回答1：
算法10-12~10-14是关于归并排序的。

归并排序是一种基于分治思想的排序算法，它将待排序的序列分成两个子序列，对每个子序列进行排序，然后将两个已排序的子序列合并成一个有序序列。

算法10-12是归并排序的递归实现，它将待排序的序列不断地分成两个子序列，直到每个子序列只有一个元素，然后将这些子序列两两合并，直到最终得到一个有序序列。

算法10-13是归并排序的非递归实现，它使用迭代的方式将待排序的序列分成若干个子序列，然后将相邻的子序列两两合并，直到最终得到一个有序序列。

算法10-14是归并排序的优化实现，它使用插入排序来处理长度较小的子序列，以提高排序效率。具体来说，当子序列的长度小于等于一定阈值时，使用插入排序来排序，否则使用归并排序来排序。

### 回答2：
归并排序是一种基于分治思想的排序算法。该算法的核心思想是将待排序的序列不断分割成更小的子序列，直到每个子序列只有一个元素，然后将这些子序列逐一合并，直到整个序列有序。因此，归并排序分为两个主要过程，分别是分割过程和合并过程。

分割过程：归并排序首先将待排序的序列均分成两个子序列，然后递归地对子序列进行分割，直到每个子序列只有一个元素。

合并过程：将两个有序的子序列合并成一个有序的序列。此时需要定义两个指针 i 和 j 分别指向两个子序列的起始位置，比较两个指针所指向的元素的大小，将较小的元素放到结果数组中并将指针向后移动，直到有一个子序列的指针到达了序列的末尾，然后将另一个子序列中未处理的元素依次放入结果数组中。

归并排序的时间复杂度为 O(N*logN)，其中 N 为序列的长度。因此，归并排序是一种性能较好且稳定的排序算法，但由于其需要使用临时数组来辅助排序，因此空间复杂度为 O(N)。

总之，归并排序是一种高效且稳定的排序算法，适用于各种规模的序列。在实际应用中，可以使用多线程或并发编程来加速归并排序的执行过程，提高排序效率。

### 回答3：
归并排序是一种常见的排序算法，采用了分治的思想，可以在最坏情况下也达到O(nlogn)的时间复杂度。它将一个大问题拆分成小问题，然后逐个解决小问题。下面是归并排序的基本流程：

1. 将待排序的序列按照中间位置分为两个子序列，分别排序。
2. 合并两个有序的子序列，形成一个新的有序序列。

具体实现时，我们可以使用递归或迭代两种方式。下面以递归方式来说明归并排序的实现。

算法10-12：递归实现归并排序

1. 将序列按中间位置分为左右两个子序列。
2. 对左右子序列分别递归调用归并排序。
3. 合并左右子序列。

算法10-13：合并两个有序序列

1. 定义一个新序列，长度为左右子序列之和。
2. 从两个子序列的头开始比较，将小的元素放入新序列中。
3. 将剩余的元素全部复制到新序列中。

算法10-14：归并排序时间复杂度

1. 分解阶段：将序列分为两个子序列，时间复杂度为O(logn)。
2. 合并阶段：合并两个有序序列，时间复杂度为O(n)。
3. 总时间复杂度为O(nlogn)。

归并排序虽然时间复杂度较低，但空间复杂度为O(n)，需要额外的存储空间来存储临时序列。但相比其他排序算法，归并排序具有稳定性，适合处理大规模数据的排序。