设b[0:n-1]为数组，数组中含有n个数，试设计一个消去递归的合并排序算法。

消除递归的归并排序是一种线性的迭代版本，也称为分治策略。它将原问题分解成两个规模更小的子问题，然后通过合并这两个已排序的子序列得到最终结果。以下是基本步骤：

1. **初始化**：设置两个临时数组temp[] 和两个指针i和j，分别指向原始数组b[0:n-1] 的起始位置。

2. **分割**：将数组分为两半，直到每个子数组只有一个元素。这一步通常不是通过递归来完成的，而是直接计算。

3. **合并**：对每个子数组执行合并操作。比较当前子数组的第一个元素，将较小的元素放入temp数组，并相应地更新原数组b和指针i、j。当其中一个子数组遍历完后，将另一个子数组剩余的部分复制到temp数组中。

4. **重复合并**：继续将相邻的已排序子数组合并，直至整个数组合并完毕。

下面是一个伪代码形式的简化版非递归合并排序：

def merge_sort(arr):
    n = len(arr)
    if n <= 1:
        return arr

    # 合并过程
    size = 1
    while size < n:
        for i in range(0, n, 2 * size):
            mid = min(i + size - 1, n - 1)
            end = min(i + 2 * size - 1, n - 1)

            # Merge subarrays arr[i:i+size] and arr[i+size:end]
            temp = merge(arr[i:i+size], arr[i+size:end])
            arr[i:end+1] = temp

        size *= 2

# 辅助函数：合并两个有序子数组
def merge(left, right):
    merged = []
    left_index = 0
    right_index = 0
    
    while left_index < len(left) and right_index < len(right):
        if left[left_index] <= right[right_index]:
            merged.append(left[left_index])
            left_index += 1
        else:
            merged.append(right[right_index])
            right_index += 1
            
    # Copy any remaining elements from left or right to the result
    merged.extend(left[left_index:])
    merged.extend(right[right_index:])
    
    return merged

# 使用示例
b = [5, 2, 9, 1, 7, 6]  # 假设这是你要排序的数组
sorted_b = merge_sort(b)