在TimRun 文档的“计算 minrun”部分，它给出了为 N=2112 数组选择 minrun 的一个好例子和一个坏例子。它指出使用 minrun = 32 效率低下，因为
长度为 2048 和 64 的运行最终合并 自适应噱头可以通过少于 2048+64 次比较来做到这一点，但它仍然比必要的比较多，并且 - 合并排序相对于样本排序的错误 - 更多的数据移动（O (N) 复制只是为了让 64 个元素到位）。
它还将 minrun = 32 算法描述为：
然后我们有一个类似于“2112”的案例，再次为最后一次合并留下了太少的工作要做
然后它表示选择 minrun = 33 将得到一个更好的完美平衡合并。
如果我们在这种情况下采用 minrun=33，那么我们很可能最终得到 64 次运行，每个运行长度为 33，然后所有合并都是完美平衡的。更好的！
我的问题是，如果总元素数相同（示例中为 2112），为什么合并完美平衡的排序数组比不平衡数组更好？
当 minrun=33 的总元素也是 2112 时，为什么 minrun=32 “做的比较比必要的多”？
为什么会有“更多的数据移动”？
为什么最后一次合并“工作太少”？
我的理解是，合并大小为 A 和大小 B 的排序数组需要 O(A+B)。为什么 A 和 B 大小相同时效率更高？
我绘制了如何执行 2 个 minrun 场景的图表，但我仍然感到困惑。
