归并排序是一种十分经典的排序算法，它可以将一个乱序的数组按照升序或降序排列。在JavaScript中，归并排序也是非常实用的算法。接下来的文章将详细介绍JavaScript中的归并排序：如何实现、其时间复杂度、优缺点等。

归并排序可以看作是将一个无序数组分成若干个子数组，然后再将这些子数组合并起来，形成一个有序数组。每次排序过程都要将数组分成两份，所以归并排序也称为“分治法”。例如，我们给定一个数组[39,22,45,11,62,12]，使用归并排序的流程如下：

[39,22,45,11,62,12]
/    \
[39,22,45]     [11,62,12]
/    \        /    \
[39,22]  [45]   [11,62] [12]
/ \           / \      / \
[39]  [22]     [11] [62] [12]
\  /           \  /     \ /
[22,39]         [11,62] [12]
\           /       |
[22,39,45]   [11,12,62]
\       / 
[11,12,22,39,45,62]

如上图所示，排序的过程中每次将数组分成两份，直到只剩下一个元素时就停止拆分，再将分裂出来的子数组两两合并，直到合并成一个有序的数组。下面我们开始了解JavaScript中归并排序的实现：

function mergeSort(arr) {    
if (arr.length == 1) {
return arr;
}
var mid = Math.floor(arr.length / 2),
left = arr.slice(0, mid),
right = arr.slice(mid);
return merge(mergeSort(left), mergeSort(right));
}
function merge(left, right) {
var temp = [];
while (left.length && right.length) {
if (left[0]< right[0]) {
temp.push(left.shift());
} else {
temp.push(right.shift());
}
}
return temp.concat(left.length ? left : right);
}

代码中的mergeSort()函数就是对数组进行归并排序的过程。其中，如果数组的长度只有一个元素就直接返回该数组，如果长度大于1就要将数组分成两部分，使用slice()方法对数组进行切分，然后再分别按照mergeSort()函数进行递归调用，直到数组中只剩下一个元素时就停止递归。接下来的merge()函数就是将两个有序数组合并成一个有序数组。在这个过程中，我们从左侧和右侧两个数组中取出第一个元素进行比较，将较小的元素压入临时的数组中，直到有一个数组中的元素全部压入临时数组中，再将另一个数组中剩余的元素依次放入临时数组中。

这样，我们就实现了JavaScript中的归并排序，接下来我们来分析一下这种排序算法的时间复杂度。归并排序的时间复杂度为：O(nlogn)。对于一个长度为n的数组，每次都能将它划分成两个长度不超过n/2的子数组，并将这两个子数组分别进行递归排序。这样进行的次数是logn次，每次都需要O(n)的时间进行归并操作，所以总的时间复杂度为O(nlogn)。

在归并排序中，虽然时间复杂度比较低，但是它需要额外的空间用来存储每次递归归并时的元素，所以它的空间复杂度较高。在实际应用中，因为归并排序需要用到递归操作，所以它不适用于大数据量的排序，递归过程需要消耗很大的内存开销。但是对于数据量不是很大的排序场景，归并排序在复杂度和稳定性方面的优势是非常明显的。

以上就是JavaScript中归并排序的实现和时间复杂度分析。当然，作为一种排序算法，归并排序还有很多优化的方法，例如：自底向上的非递归实现、在数组元素数量少于一定值时使用插入排序等等。希望通过这篇文章对归并排序的理解有所加深和拓展。