快速排序中若使用两个独立 if 判断而非 if-else 结构，会导致等于基准值（pivot）的元素被遗漏，从而丢失重复元素；同时不合理分区还会降低递归效率，甚至使时间复杂度退化。
快速排序中若使用两个独立 if 判断而非 if-else 结构，会导致等于基准值（pivot）的元素被遗漏，从而丢失重复元素；同时不合理分区还会降低递归效率，甚至使时间复杂度退化。
在你提供的原始代码中，关键问题出在分区（partitioning）逻辑的设计上：
if (array[i] < pivot) {
less.push(array[i]);
}
if (array[i] > pivot) {
greater.push(array[i]);
}
// ❌ 缺失对 array[i] === pivot 的处理！这段代码仅将元素分为「小于 pivot」和「大于 pivot」两组，而所有等于 pivot 的元素（包括其他与 pivot 值相同的副本）均被跳过——既没进入 less，也没进入 greater，更没有显式保留。由于循环中 i === pivotIndex 时还执行了 continue，唯一保留下来的 pivot 只有最初选中的那一个。结果就是：数组中所有重复值（除首个 pivot 外）全部丢失。
✅ 正确做法是确保每个非 pivot 元素必属其一。常见且健壮的写法是：
if (array[i] < pivot) {
less.push(array[i]);
} else {
greater.push(array[i]); // 包含 === pivot 和 > pivot 的情况
}但注意：此写法虽能保全重复值，却将等于 pivot 的元素全部归入 greater，可能导致分区不均衡（如大量重复值时，less 始终为空），影响性能。更推荐的工业级处理是三路分区（Dutch National Flag）：
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function quickSort(array) {
if (array.length <= 1) return array;
const pivot = array[Math.floor(array.length / 2)];
const less = [], equal = [], greater = [];
for (const num of array) {
if (num < pivot) less.push(num);
else if (num === pivot) equal.push(num); // 显式捕获所有相等元素
else greater.push(num);
}
return [...quickSort(less), ...equal, ...quickSort(greater)];
}这样既保证稳定性（重复值不丢失），又提升分区平衡性，平均时间复杂度稳定在 O(n log n)。
⚠️ 补充说明：
- 原始双 if 写法实际等价于 if (x < p) {...} if (x > p) {...}，中间的 x === p 是逻辑空洞；
- 加 continue 无法修复该问题，因为 continue 只跳过当前迭代，不改变条件判断本身的覆盖范围；
- 性能劣于选择排序/冒泡排序？极可能是因重复值集中导致分区极度倾斜（如 less 恒为空），使递归深度接近 O(n)，总时间退化为 O(n²) —— 这正是快排最坏情况。
✅ 最佳实践建议：
- 始终确保分区逻辑全覆盖、无遗漏（使用 if-else if-else 或三路分支）；
- 避免固定取中位索引作 pivot（易被有序/重复数据攻击），可改用随机 pivot 或三数取中法；
- 对小规模子数组（如 length < 10）切换至插入排序，进一步优化常数因子。
正确理解并实现分区逻辑，是掌握快速排序的核心前提。
