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为什么合并排序不需要像动态规划那样考虑每个分区？
递归的重要性不言而喻。它是许多算法的基础，例如具有分治思想的算法（合并排序、二叉搜索）、遍历二叉树的算法，或者求解数学递归（斐波那契序列、n的阶乘）、回溯、动态规划等算法，当谈到递归时，总是有点混乱。理论上更容易理解，但当涉及到更复杂的递归算法时，很难想象递归是如何在计算机中实现的。经过一步一步的调试，我们终于明白了，所以我们先把这个过程记录下来。
：就是利用分而治之的思想，排序的过程就是先把数组分成左右两部分，分别排序，然后把有序的两个数组组合成一个有序的数组。
重点分析merge在代码中的作用，sort是一个递归函数，第一个是终止条件P>=R，递归必须有终止条件，否则会陷入循环，最终导致堆栈溢出。为什么堆栈溢出？实际上，底部的递归调用是按下并退出线程堆栈的操作。每次调用都会按一次堆栈，并记录相关的局部变量信息。线程堆栈的内存非常有限。如果递归调用是无限的，它将很快消耗所有的内存资源，并最终导致内存溢出。
下两个调用merge#sortŠC函数本身也是一个递归调用，两个递归调用分别编号为Š1和Š2。在本例中，数组中有六个元素（下标0-5）要排序，那么如何将它们从堆栈中按出？如下图所示：
使用Python熊猫库，十行代码。
建议安装Anaconda或使用PIP install panda直接安装panda。
合并工作表数据，遍历每个工作表页面，并使用concat函数合并所有工作表数据。
重复数据消除，使用drop Duplicate（）函数删除重复数据。
要写入合并结果，请使用uExecl（）写入合并结果。
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