我来分析这个快速排序的实现。首先看你的代码结构： ```python def quicksort(arr, low, high): if low < high: pivot = partition(arr, low, high) quicksort(arr, low, pivot - 1) quicksort(arr, pivot + 1, high) ``` 这个实现存在三个需要注意的点。第一，partition 函数的选择策略是固定选取最后一个元素作为 pivot，这在有序或接近有序的输入下会导致 O(n²) 的最坏时间复杂度。建议改用随机选取或三数取中法。第二，递归深度在极端情况下可能达到 n 层级，对于百万量级的数据集存在栈溢出风险——可以考虑手动维护栈实现迭代版本。 时间复杂度分析：平均情况 O(n log n)，但正如前面所述，最坏情况下退化为 O(n²)。空间复杂度为 O(log n) 来自递归调用栈。与归并排序相比，快排是原地排序，不需要额外的 O(n) 辅助空间，但归并排序是稳定的，这在处理多关键字排序时有优势。另外，如果你在面试中遇到这个问题，记得提一下 introsort 的思路——当递归深度超过 log n 时自动切换到堆排序，C++ STL 中的 std::sort 就是这么实现的。