マージソートは、ソートのアルゴリズムで、既に整列してある複数個の列を1個の列にマージする際に、小さいものから先に新しい列に並べれば、新しい列も整列されている、というボトムアップの分割統治法による。大きい列を多数の列に分割し、そのそれぞれをマージする作業は並列化できる。n個のデータを含む配列をソートする場合、最悪計算量O(n log n)である。分割と統合の実装にもよるが、一般に安定なソートを実装できる。インプレースなソートも提案されているが、通常O(n)の外部記憶を必要とする。（ナイーブな）クイックソートと比べると、最悪計算量は少ない。ランダムなデータでは通常、クイックソートのほうが速い。基本的な手順は以下の通りである。2番目のステップでは、マージソートを再帰的に適用する。マージは、データ列の先頭同士を比べ小さい方をデータ列から取り出し、残りのデータ列に対して再帰的に適用する。ソートすべきデータ列が部分的に順次得られる場合、オンラインアルゴリズムとして部分データ列をソートして後でマージするという変形も可能である。また、高速化の手法として、自明な列（要素数がたかだか1個）になるまで細分割せず、ある程度になったら別の単純なアルゴリズムに切り替える、というものがある。他に特殊な応用例として、外部ソートの1手法でテープ（のようなシーケンシャルアクセスメディア）に収められたデータをソートする、というものがある。最も単純な、4本のテープを2本ずつ使う「平衡2系列マージ」を例に説明する。まず元のデータから、利用可能な内部記憶をできるだけ使って、部分的に整列されている列をテープに書き出す。この時、2本のテープに交互に書き出すようにする。次に、2本のテープのそれぞれの先頭部分にある、それぞれの部分列をマージしながら、別の2本のテープに交互に書き出す。この操作により、より長い整列した列が得られる。全てのマージが終わったら、コピー元とコピー先を入れ替え、同様に繰り返す。繰返し毎に各部分列の長さは約2倍に、列の個数は約半分になると期待できる。最終的に、テープを切り替えることなく、1本のテープに全てのデータが出力されたら完了である。この技法はコンピュータがまだ高価で、テープが大容量外部記憶の主力だった時代にさかんに研究され、さまざまなバリエーションが編み出された。『The Art of Computer Programming』の§5.4にそれらの詳細がある。（※ Haskellのリストは「長さを測って半分ずつに分ける」という操作には適さないため、要素を1個ずつ振り分ける関数を使っている。この実装では安定ではない）初期データ: 8 4 3 7 6 5 2 1

出典:wikipedia