function mergeSort(arr, L, R) {
	// 递归终止条件，到达最小单元，此时单个元素一定有序
	if (L===R) {
		return
	}
	// 移位运算符优先级小于+
	// 中点下标为(L+R)/2
	// 但是L+R可能溢出
	// 所以使用 2L/2 + (R-L)/2的形式
	// >> 移位符，>>1相当于除以2
	// 2的二进制为010
	// 右移一位 001 为1
	// 6的二进制110
	// 右移一位011 为3
	// 小技巧一个值使用移位符，移0为可取整
	// 例如 1.1>>0 或者 1.1<<0
	const mid = L+((R-L)>>1)
	// 下面的流程是不是很像二叉树的后续遍历
	// 其实就是把原始数组不断二分到最小单元
	// 再把左右子树网上合并,在合并的过程中进行排序
	// 让遍历不会做过多多余的对比
	mergeSort(arr, L, mid)
	mergeSort(arr,mid+1,R)
	merge(arr, L, mid, R)
}

function merge(arr, L, M, R) {
	let tmp = []
	let current = 0
	let p1 = L
	let p2 = M + 1
	// 先把一边完成复制
	while(p1<=M && p2<=R) {
		// 返回小的
		tmp[current++] = arr[p1] <= arr[p2] ? arr[p1++] : arr[p2++]
	}
	// 把剩下的直接复制
	while(p1<=M) {
		tmp[current++] = arr[p1++]
	}
	while(p2<=R){
		tmp[current++] = arr[p2++]
	}
	// 排好序的值更新到arr中
	for(let i=0;i<tmp.length;i++){
		arr[L+i] = tmp[i]
	}
}

const arr = [6,5,4,5,6]
mergeSort(arr, 0, arr.length-1)
console.log(arr)

上述流程:
mergeSort内部通过取二分把arr分成两个部分
不断递归直到最小单元，一个数为止
合并过程就像二叉树的后序遍历
左子树，根，右子树
由于没有到最小单元，是会继续递归的，所以直接看叶子节点
mergeSort,内部执行了两次自身，和一次merge
当这两次都递归完成，或者说这两个自身函数都完成了执行
就会执行当前节点的merge
如上图的步骤4，5，是根节点，元素是最小单元，只有一个
mergeSort, 完成执行
步骤3的两个子节点完成执行
步骤3的mergeSort继续执行，即调用merge函数，
在merge函数中执行操作使得arr在0~1上有序
其余同理分析