《阮一峰版快速排序完全是错的》一文是否存在事实错误？
关于“阮一峰版快速排序完全是错的”这篇文章，我们不妨深入探讨一下它提出的论点，看看是否存在站得住脚的质疑。
首先，这篇文章的核心观点在于质疑阮一峰先生在讲解快速排序时，所采用的实现方式存在根本性的错误。这里需要明确的是，快速排序算法本身是一个非常经典且被广泛研究的排序算法，它的核心思想是“分而治之”，通过选取一个“基准”元素，将待排序序列分割成两部分：一部分所有元素小于等于基准，另一部分所有元素大于等于基准，然后递归地对这两部分进行排序。
文章批评的焦点，很可能集中在基准的选择、分区（partition）的具体实现细节，以及递归调用的边界条件上。
一个常见的快速排序实现中，常常会遇到一个潜在的问题：当待排序序列中存在大量重复元素时，某些基准选择策略（比如总是选择第一个或最后一个元素作为基准）会导致算法的性能急剧下降，退化成 O(n²) 的时间复杂度，而不是其期望的 O(n log n)。这并不是说算法“完全是错的”，而是说它的“效率”在特定情况下会大打折扣，无法达到快速排序应有的“快”。
文章之所以会如此定性，可能是因为阮一峰先生的讲解或者代码示例，在处理这种“重复元素”的边界情况时，没有采取更优化的策略，例如三路快排（threeway partitioning）或者其他能够有效处理重复元素的基准选择和分区方法。如果文章的作者通过实例证明了阮一峰的实现，在面对包含大量相同数值的数组时，性能表现异常糟糕，甚至会出现死循环或者栈溢出的情况，那么“完全是错的”这个说法，虽然可能有些绝对，但至少指出了一个非常严重的设计缺陷，尤其是在讲解一个旨在“快速”的算法时。
另一个可能被批评的点在于“分区”的具体实现。快速排序的分区操作有很多种实现方式，比如 Hoare 分区方案和 Lomuto 分区方案。它们在处理基准元素的位置、指针移动的逻辑等方面略有不同，也会影响到最终的稳定性（尽管快速排序本身通常不是稳定的排序算法）以及对某些输入的处理效率。如果阮一峰先生使用的分区方法存在逻辑上的瑕疵，例如在某些条件下未能正确地将元素归入左右两个子序列，或者基准元素本身没有被放置到正确的位置，那么整个排序过程就会出错。
例如，一个常见的错误可能是在指针交换过程中，没有正确处理基准元素的位置，或者在循环条件设置上存在疏漏，导致部分元素被遗漏或者重复处理。如果文章作者能够提供具体的代码片段，并清晰地展示在特定输入下，这种实现会产生错误的输出结果，或者无法终止，那么其“事实错误”的指控就有了更坚实的依据。
再者，递归调用的边界处理也至关重要。快速排序的递归终止条件通常是子序列的长度小于等于 1。如果递归调用的参数传递错误，或者在子序列划分后，递归的范围设置不当，可能会导致重复排序或者漏掉部分数据。
总而言之，这篇文章提出“阮一峰版快速排序完全是错的”，很可能是在于其对快速排序算法的某个特定实现方式提出了严厉的批评。这种批评的核心很可能围绕着算法在处理重复元素时的效率问题，或者分区实现中的逻辑漏洞，亦或是递归边界条件的设置不当。如果文章作者能够通过具体的代码示例和详细的分析，证明阮一峰先生的讲解或代码在上述任何一个方面存在显著的错误，导致算法在某些情况下无法正确工作或者性能严重退化，那么其“事实错误”的指控便不无道理。但需要区分的是，是指算法思想错误，还是指某个具体实现不够完善，抑或是效率上存在严重缺陷。
首先，这篇文章的核心观点在于质疑阮一峰先生在讲解快速排序时，所采用的实现方式存在根本性的错误。这里需要明确的是，快速排序算法本身是一个非常经典且被广泛研究的排序算法，它的核心思想是“分而治之”，通过选取一个“基准”元素，将待排序序列分割成两部分：一部分所有元素小于等于基准，另一部分所有元素大于等于基准，然后递归地对这两部分进行排序。
文章批评的焦点，很可能集中在基准的选择、分区（partition）的具体实现细节，以及递归调用的边界条件上。
一个常见的快速排序实现中，常常会遇到一个潜在的问题：当待排序序列中存在大量重复元素时，某些基准选择策略（比如总是选择第一个或最后一个元素作为基准）会导致算法的性能急剧下降，退化成 O(n²) 的时间复杂度，而不是其期望的 O(n log n)。这并不是说算法“完全是错的”，而是说它的“效率”在特定情况下会大打折扣，无法达到快速排序应有的“快”。
文章之所以会如此定性，可能是因为阮一峰先生的讲解或者代码示例，在处理这种“重复元素”的边界情况时，没有采取更优化的策略，例如三路快排（threeway partitioning）或者其他能够有效处理重复元素的基准选择和分区方法。如果文章的作者通过实例证明了阮一峰的实现，在面对包含大量相同数值的数组时，性能表现异常糟糕，甚至会出现死循环或者栈溢出的情况，那么“完全是错的”这个说法，虽然可能有些绝对，但至少指出了一个非常严重的设计缺陷，尤其是在讲解一个旨在“快速”的算法时。
另一个可能被批评的点在于“分区”的具体实现。快速排序的分区操作有很多种实现方式，比如 Hoare 分区方案和 Lomuto 分区方案。它们在处理基准元素的位置、指针移动的逻辑等方面略有不同，也会影响到最终的稳定性（尽管快速排序本身通常不是稳定的排序算法）以及对某些输入的处理效率。如果阮一峰先生使用的分区方法存在逻辑上的瑕疵，例如在某些条件下未能正确地将元素归入左右两个子序列，或者基准元素本身没有被放置到正确的位置，那么整个排序过程就会出错。
例如，一个常见的错误可能是在指针交换过程中，没有正确处理基准元素的位置，或者在循环条件设置上存在疏漏，导致部分元素被遗漏或者重复处理。如果文章作者能够提供具体的代码片段，并清晰地展示在特定输入下，这种实现会产生错误的输出结果，或者无法终止，那么其“事实错误”的指控就有了更坚实的依据。
再者，递归调用的边界处理也至关重要。快速排序的递归终止条件通常是子序列的长度小于等于 1。如果递归调用的参数传递错误，或者在子序列划分后，递归的范围设置不当，可能会导致重复排序或者漏掉部分数据。
总而言之，这篇文章提出“阮一峰版快速排序完全是错的”，很可能是在于其对快速排序算法的某个特定实现方式提出了严厉的批评。这种批评的核心很可能围绕着算法在处理重复元素时的效率问题，或者分区实现中的逻辑漏洞，亦或是递归边界条件的设置不当。如果文章作者能够通过具体的代码示例和详细的分析，证明阮一峰先生的讲解或代码在上述任何一个方面存在显著的错误，导致算法在某些情况下无法正确工作或者性能严重退化，那么其“事实错误”的指控便不无道理。但需要区分的是，是指算法思想错误，还是指某个具体实现不够完善，抑或是效率上存在严重缺陷。
网友意见
讲技术的部分：
- 之前我一直误认为自己写的原地快排的空间复杂度是O(1)，但是通过这次网友的提醒（该网友已在评论区出现 @原建业 ），我发现居然是O(log(n))，因为递归不是尾递归必须用栈，思考了下，好像并没有办法优化，怎么写都要O(log(n))。
- 非原地快排，就算敞开了铺着写，假设我们每层递归都产生临时数组，那么空间占用应该是 n + n/2 + n/4 + n/8 + …… ≈ 2n，也就是说，空间复杂度是O(n)
- 众所周知，快排进行了log(n)次O(n)的partition，所以时间复杂度是O(nlog(n))，阮老师犯下了“弥天大罪”在每次partition之前选取中间值的时候进行了一次splice，而splice的时间复杂度是O(n)，partition的时间复杂度也是O(n)，请问O(n) + O(n)是？
结论：阮老师写的是非原地快排，空间复杂度从O(log(n))上升到了O(n)，而每次使用splice从无序的数组中间位置选取中值是毫无意义的浪费，但并没有改变时间复杂度，他写的快排时间复杂度仍然是O(nlog(n))。从实际测试结果来看，阮老师的代码性能也确实不高。
PS.阮老师这篇作于2011年，那时候阮老师的职业是什么，大家不妨了解下。
讲人的部分：
这位ideawu其人，张口闭口前端如何，透露出一股优越感，令人生厌：
“大多数前端只会表面皮毛”
"前端的天花板实在太低了"
这位同学非常有意思，你跟他讲时间复杂度，他跟你讲性能，你跟他讲性能，他跟你讲次数？？？在我提供了性能优于他的代码之后，他这样说：
最后，我想说，题主倒是个明白人，跟着瞎起哄的，你们可长点心吧……
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