用合并排序对以下数组排序并分析该算法的时间复杂度

合并排序是一种分治策略的排序算法，它将一个大数组递归地分割成两个较小的部分，然后分别排序这两个部分，最后再将它们合并在一起形成有序序列。对于给定数组，首先会将其分为两半，直到每个子数组只剩下一个元素，这时视为已排序。接着，从下往上合并子数组，每次比较左右两个子数组的首元素，选择较小的那个放入新的数组中，直到合并完成。

以下是合并过程的伪代码示例：

function mergeSort(arr):
    if length of arr <= 1:
        return arr
    mid = length of arr / 2
    left = mergeSort(arr[:mid])
    right = mergeSort(arr[mid:])
    return merge(left, right)

function merge(left, right):
    result = []
    while left and right:
        if left[0] < right[0]:
            result.append(left.pop(0))
        else:
            result.append(right.pop(0))
    result.extend(left if left else right)
    return result

时间复杂度分析：
- 分割阶段：每次都将数组长度除以2，所以需要log2(n)次分割操作。
- 合并阶段：每次合并操作都是O(n)，因为要遍历两个已排序的子数组。总共有log2(n)次合并，因此合并阶段总共是O(n * log2(n))。

所以，合并排序的总时间复杂度是O(n * log2(n))，这是一个稳定的排序算法，因为它保持了相等元素的原始相对顺序。然而，由于需要额外的空间存储临时数组（最坏情况下是O(n)），它的空间复杂度为O(n)。