合并排序算法的时间复杂度是 O(n log n)，其中 n 是待排序数组的元素个数。这是合并排序算法最显著的特点之一，也是它在实际应用中受欢迎的原因之一。
具体来说，合并排序算法的时间复杂度分析如下：
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分解：在分解阶段，算法将数组递归地分割成更小的子数组，直到每个子数组只包含一个元素。这个阶段的时间复杂度是 O(log n)，因为每次递归都将数组大小减半。
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解决：在解决阶段，每个子数组已经是排序好的（只包含一个元素），因此这个阶段的时间复杂度是 O(1)。
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合并：在合并阶段，算法将两个已排序的子数组合并成一个有序数组。合并操作需要遍历两个子数组，因此时间复杂度是 O(n)。但是，由于每次合并操作涉及的子数组大小逐渐加倍，所以合并阶段总共需要进行 log n 次合并操作。因此，合并阶段的总时间复杂度是 O(n log n)。
综合以上三个阶段，合并排序算法的总时间复杂度是 O(n log n)。这意味着无论输入数组的大小如何，合并排序算法都能在相对较短的时间内完成排序操作。此外，由于合并排序算法的空间复杂度也是 O(n)（需要额外的空间来存储子数组），因此它也是一种空间效率较高的排序算法。