下面是归并排序的C语言代码实现：
```c
#include
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void merge(int arr[], int l, int m, int r) {
int i, j, k;
int n1 = m - l + 1;
int n2 = r - m;
int L[n1], R[n2];
for (i = 0; i < n1; i++) {
L[i] = arr[l + i];
}
for (j = 0; j < n2; j++) {
R[j] = arr[m + 1 + j];
}
i = 0; // 左子数组初始位置索引
j = 0; // 右子数组初始位置索引
k = l; // 已排序序列的起始位置索引
while (i < n1 && j < n2) { // 当两个子数组都有元素时执行合并操作
if (L[i] <= R[j]) { // 将较小的元素添加到已排序序列中，并移动左子数组索引位置
arr[k++] = L[i++];
} else { // 将较大的元素添加到已排序序列中，并移动右子数组索引位置
arr[k++] = R[j++];
}
} // 循环结束，复制左子数组中剩余的元素到已排序序列中（如果有）
while (i < n1) { // 将左子数组中剩余的元素复制到已排序序列中（如果有）并移动左子数组索引位置
arr[k++] = L[i++];
} // 同理复制右子数组中剩余的元素到已排序序列中（如果有）并移动右子数组索引位置，这里无需再循环，因为已经在while循环中处理完毕了。合并后的结果保存在arr数组中。这样归并排序就完成了。同时可以看出，归并排序是稳定的排序算法。通过分治法实现排序，分解问题规模直到小规模可以直接解决为止。通过递归实现合并排序操作。在合并过程中进行数据的比较和交换操作，因此时间复杂度为O(nlogn)。空间复杂度为O(logn)。时间复杂度相对于快速排序中的最好情况和最坏情况而言更为稳定。对于链表而言同样可以使用归并排序进行排序操作。在实现过程中注意对指针的使用即可。除了常规实现之外还有可以改进的版本。我们可以注意到在每个子问题完成后存储归并的结果占用了一部分空间消耗掉较多的额外空间这对于大型问题可能会造成巨大的浪费在这种情况下改进的实现方案可以尝试使用一个复杂一点的空间管理方式不将所有的辅助空间预先分配到位仅需要在临时用到的时候按需申请这些额外的空间从表面上看似乎是浪费处理额外的开销但通过细致的操作系统调用来利用系统提供的内存管理优化这些空间实际上可以在实际运行中获得较好的性能表现例如利用动态内存分配等方式来实现归并排序的改进版本从而有效地降低归并排序的空间消耗问题使它在大型数据上也可以发挥较高的效率下面给出一个简单的实现：有用的工具：参考其他编程网站关于归并排序算法的相关文档、教程和视频教程等可以加深对归并排序算法的理解和使用。归并排序是一种基于分治思想的排序算法其基本原理是将待排序的数据分割成若干个子序列每个子序列独立进行排序然后依次合并直到最终得到完整的排序结果每个子序列内部的排序通常采用快速排序等内部排序算法以提高效率由于归并排序涉及到数据的分割和合并操作因此其时间复杂度为O(nlogn)空间复杂度为O(logn)。在C语言中实现归并排序算法需要对数组进行操作涉及到指针的使用需要谨慎处理避免出错。", "end_of_code": true}```c\nvoid mergeSort(int arr[], int n) {\n if (n <= 1) return;\n\n int mid = n / 2;\n int L[mid], R[n - mid];\n\n for (int i = 0; i < mid; i++) {\n L[i] = arr[i];\n }\n\n for (int j = mid; j < n; j++) {\n R[j - mid] = arr[j];\n }\n\n mergeSort(L, mid);\n mergeSort(R, n - mid);\n\n merge(arr, L, R, n);\n}\n```