冒泡排序在go中能运行但不适用于实际数据，因其时间复杂度为o(n²)，10万数据耗时是快排的200倍以上；快排易错在边界和递归终止，且需关注重复值退化与稳定性需求。
冒泡排序在 Go 中能跑通，但别真用它处理实际数据；快速排序写对不难，错在边界条件和递归终止上。
为什么 bubbleSort 的内层循环上限是 n-i-1
每完成一轮外层循环，数组末尾就确定了一个最大值，后续不再参与比较。所以第 i 轮（从 0 开始）时，最后 i+1 个位置已有序，内层只需扫到 n-i-2 索引即可——对应 j 这个条件。
常见错误现象：
- 写成
j ：每轮都全量扫描，多做无用比较，性能没优化 - 写成
j ：越界访问 <code>arr[j+1]，触发 panic: index out of range - 漏掉
-i：完全没体现“冒泡后范围收缩”，退化成固定轮数的暴力交换
quickSort 递归调用时左右子区间怎么切才不漏不重
基准值（pivot）选好后，分区操作必须保证：左半区所有元素 ≤ pivot，右半区所有元素 > pivot，且 pivot 自身最终落位的位置就是分界点。
实操建议：
- 用双指针法分区时，
left从low+1启动，right从high启动，避免把 pivot 自己卷入比较 - 分区结束后，
pivot和right指针位置的值交换，此时right就是 pivot 的最终索引 - 递归调用写成
quickSort(arr, low, right-1)和quickSort(arr, right+1, high)，注意是right±1，不是right或right+0 - 终止条件必须是
low >= high，只写low == high会漏掉长度为 2 的子数组
Go 切片传参陷阱：arr 是副本，但底层数组是共享的
Go 函数参数传递是值传递，func bubbleSort(arr []int) 接收的是切片头（包含指针、长度、容量）的副本。这意味着：
- 你能在函数内修改
arr[i]，原数组内容会变 —— 因为指针指向同一底层数组 - 但如果你在函数里做了
arr = append(arr, x)或arr = arr[1:]，这些操作不影响调用方的原始切片变量 - 所以
bubbleSort不需要返回值，直接改原切片；但如果你希望保持输入不可变，得先copy一份
容易踩的坑：误以为“传切片=传引用”，结果在函数里重切或扩容后，主逻辑还傻等原切片被改 —— 它根本没变。
性能差异不只是理论：10 万整数排序，bubbleSort 耗时通常是 quickSort 的 200 倍以上
这不是夸张。实测中：
-
bubbleSort在随机数据下接近 O(n²)，10⁵ 数据量 ≈ 10¹⁰ 次比较+交换，现代 CPU 也要几百毫秒甚至秒级 -
quickSort平均 O(n log n)，同量级通常在 5–15ms，快两个数量级 - 更关键的是：冒泡排序的缓存局部性差，每次交换跨度小、内存访问分散；快排分区过程天然有较好空间局部性
- 别依赖 “提前退出” 优化 —— 只有近乎有序数据才生效；真实业务数据几乎不会满足这个前提
真正该关注的，是快速排序在重复值多时的退化问题，以及是否需要稳定排序 —— 这些才是影响你选算法的关键现实约束。
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