主方法，递归算法时间复杂度的计算

一个分治法将原问题分解成 a 个问题规模为 n/b 的子问题。

则　　

T(n)={　　O(1) 　　,n = n0 (n0 为阈值)

　　　{　　a·T(n/b) + f(n)　　，n>n0

前面半部分为排序需要的时间复杂度，后面的f(n)=n^k为合并所需要的时间复杂度

则时间复杂度为：

(1)当 f(n) >n^ log a b 时，T(n)=θ( f(n) )

(2)当 f(n) <n^ log a b 时，T(n)=θ( n^log a b )

(3)当 f(n) =n^ log a b 时，T(n)=θ( n^log a b · log n)