マージ・ソートはよく使われるソート・アルゴリズムで、配列を2つに分割し、それぞれの半分をソートし、ソートされた順序で2つの半分をマージする。これは分割統治アルゴリズ ムであり、問題をより小さな部分問題に分割して再帰的に解くことを意味する。
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マージソートアルゴリズムの動作は以下の通り：

1.配列を2つに分割します。
2.マージ・ソートを使って左半分を再帰的にソートする。
3.右半分をマージ・ソートで再帰的にソートする。
4.ソートされた2つの半分をマージする。
ソートされた2つの半分をマージして元に戻すには、2つのポインタを使用して配列の各半分の進行状況を追跡する。それぞれのポインタの現在位置の要素を比較し、小さい方を出力配列に追加する。そして、小さいほうの要素を取り出した配列のポインタをインクリメントし、両半分の要素を1つのソート済み配列にまとめるまで続ける。

以下はRustでのマージソートの実装です：
``` 
fn merge_sort(arr: &mut [i32]) {
    if arr.len() > 1 {
        let mid = arr.len() / 2;
        let (left, right) = arr.split_at_mut(mid);

        merge_sort(left);
        merge_sort(right);

        let mut i = 0;
        let mut j = 0;
        let mut k = 0;

        while i < left.len() && j < right.len() {
            if left[i] < right[j] {
                arr[k] = left[i];
                i += 1;
            } else {
                arr[k] = right[j];
                j += 1;
            }
            k += 1;
        }

        while i < left.len() {
            arr[k] = left[i];
            i += 1;
            k += 1;
        }

        while j < right.len() {
            arr[k] = right[j];
            j += 1;
            k += 1;
        }
    }
}
```

さて、バブルソートに対するマージソートの利点ですが、いくつかあります：

1.1. マージソートの時間複雑度は O(n log n) であり、バブルソートの時間複雑度 O(n^2) よりもはるかに高速である。このため、マージソートは大きな配列をソートするのに適している。
2.マージソートは安定ソートであり、配列中の等しい要素の相対的な順序を維持する。バブルソートも安定だが、他のソートアルゴリズムには安定でないものもある。
3.マージソートは分割統治アルゴリズムであり、並列化が容易である。つまり、マージソートは複数のプロセッサコアや複数のマシンを利用して、より高速に配列を並べ替えることができる。一方、バブルソートは並列化が容易ではない。
Merge sort is a popular sorting algorithm that works by dividing an array into two halves, sorting each half, and then merging the two halves back together in sorted order. It is a divide-and-conquer algorithm, which means that it breaks the problem down into smaller subproblems and solves them recursively.
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Here's how the merge sort algorithm works:

1. Divide the array into two halves.
2. Sort the left half recursively using merge sort.
3. Sort the right half recursively using merge sort.
4. Merge the two sorted halves back together.
To merge the two sorted halves back together, we use two pointers to keep track of our progress through each half of the array. We compare the elements at the current position of each pointer, and add the smaller of the two to our output array. We then increment the pointer of the array that we took the smaller element from, and continue until we have merged all of the elements from both halves into a single sorted array.

Here's an implementation of merge sort in Rust:
``` 
fn merge_sort(arr: &mut [i32]) {
    if arr.len() > 1 {
        let mid = arr.len() / 2;
        let (left, right) = arr.split_at_mut(mid);

        merge_sort(left);
        merge_sort(right);

        let mut i = 0;
        let mut j = 0;
        let mut k = 0;

        while i < left.len() && j < right.len() {
            if left[i] < right[j] {
                arr[k] = left[i];
                i += 1;
            } else {
                arr[k] = right[j];
                j += 1;
            }
            k += 1;
        }

        while i < left.len() {
            arr[k] = left[i];
            i += 1;
            k += 1;
        }

        while j < right.len() {
            arr[k] = right[j];
            j += 1;
            k += 1;
        }
    }
}
``` 

Now, as for the benefits of merge sort over bubble sort, there are several:

1. Merge sort has a time complexity of O(n log n), which is much faster than the O(n^2) time complexity of bubble sort. This makes merge sort a much better choice for sorting large arrays.
2. Merge sort is a stable sort, which means that it maintains the relative order of equal elements in the array. Bubble sort is also stable, but some other sorting algorithms are not.
3. Merge sort is a divide-and-conquer algorithm, which makes it easier to parallelize. This means that merge sort can take advantage of multiple processor cores or even multiple machines to sort an array more quickly. Bubble sort, on the other hand, is not as easily parallelizable.