Go实现的分治排序代码是快速排序还是归并排序？

你写的是快速排序的非原地朴素三路实现，不属于归并排序。

快排和归并排序虽然都用了分治思路，但核心逻辑差异非常明显，和是否做原地元素交换没有必然联系：

• 快速排序的核心流程是：先选定基准元素（pivot），遍历数组将元素按和基准的大小关系拆分到不同分区（小于基准、等于基准、大于基准），之后递归排序小于、大于基准的两个分区，最后直接按顺序拼接所有分区就能得到有序数组。分区动作完成时，左分区所有元素和右分区所有元素已经满足跨区间的大小顺序，拼接阶段不需要做任何元素大小比对。
• 归并排序的核心流程是：先将数组从中间对半拆成两个长度尽可能相等的子数组，递归拆分直到子数组长度为1，再从最小粒度开始，通过双指针逐元素比对两个已经有序的子数组，按大小顺序合并成更大的有序数组。整个流程不存在「选基准、按基准大小拆分分区」的步骤，核心开销集中在合并阶段的元素比对上。

对照你的代码逻辑：你固定选择索引0的元素作为pivot，遍历数组时按元素和pivot的大小关系拆分到三个切片，递归排序左右分区后直接通过append拼接结果，完全没有归并排序必须的「双指针逐元素比对合并两个有序数组」的环节，完全符合快速排序的定义。

你提到的「快排必须实现原地swap」是很常见的认知误区：原地交换的分区实现（比如Lomuto分区、Hoare分区）只是快排的空间优化版本，目的是把额外空间开销从O(n)降低到递归栈占用的O(logn)级别，并不是快排的必备特征。你现在这种额外开辟内存存储分区的写法，是入门教学中非常常见的快排简化实现，只是空间效率比原地版差而已。另外你把等于pivot的元素单独归到centerPivot分区的思路是合理的，这就是三路快排的核心优化点，能大幅提升重复元素较多场景下的排序效率，避免相等元素被重复递归处理。

• 优化pivot选择逻辑：目前你固定选择数组第一个元素当pivot，如果输入数组本身是完全有序/完全逆序的，递归深度会退化成O(n)，整体时间复杂度会从O(nlogn)掉到O(n²)。可以改成随机选pivot、或者三数取中（取首、尾、中间位置三个元素的中位数当pivot），规避最坏时间复杂度。
• 简化循环内的分支判断：现在你把升序/降序的判断写在了遍历循环内部，每次循环都会做一次无意义的分支判断，增加了不必要的开销。可以在循环外先确定大小比较规则，减少循环内的判断次数。
• 降低内存分配开销：目前每次递归都会新建三个切片，数据量较大时内存申请、拷贝的开销会很高。如果追求性能，可以改成原地分区的实现，仅通过左右索引标记当前处理的数组区间，复用原数组内存，空间效率会高很多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SecurityNooblet