sort.Slice 是默认首选，因其底层混合策略防退化、自动处理边界、编译器保障泛型安全；手写快排易因空切片、索引越界、非原地操作等导致 panic 或逻辑错误。
别手写快排，除非你清楚自己在绕过什么——sort.Slice 覆盖 99% 场景，安全、快、防退化；手写版本极易因切片边界、空切片、pivot 归位错误导致 panic 或逻辑错乱。
为什么 sort.Slice 是默认首选
它不是“够用就行”的备选，而是 Go 官方为绝大多数排序需求设计的正解：底层自动选择混合策略（快排 + 堆排 + 插入排序），避免最坏 O(n²)；对 nil 切片或空切片直接 panic，强制你提前处理边界；泛型约束由编译器检查，不靠人肉校验。
常见错误现象：panic: runtime error: index out of range [0] with length 0 —— 这往往是你自己写的 partition 函数开头就用了 arr[len(arr)-1]，而没判空。
- 必须提前检查：
if len(data) == 0 || data == nil { return } - 比较函数里禁止出现
less(i, i) == true，比如写成return a[i].X 就违规 - 字段含
*string或map时，less中必须显式判断 nil，否则一碰就崩
partition 函数里为什么不能用 len(arr) - 1 当索引
这不是风格问题，是运行时确定会 panic 的硬伤。空切片时 len(arr) 是 0，len(arr) - 1 就是 -1，Go 直接报 index out of range。
更隐蔽的坑在于：递归传入的是子切片（如 arr[lo:hi]），它的长度远小于原始切片，但右边界是 hi - 1，不是 len(arr) - 1。
- 正确做法：函数签名带
low, high int参数，pivot 取arr[high]，分区循环用for j := low; j - 错误写法：
pivot := arr[len(arr)-1]，没检查len(arr) == 0 - 另一个坑：
for j := 0; j 在len(arr) == 1时循环不执行，pivot 没参与分区，最终位置错乱
手写快排时为什么 append 拼左右子数组永远排不对原切片
这不是算法错，是 Go 切片语义误解。append 在底层数组容量不足时会分配新数组，返回的新切片指向新内存，原变量完全没变。
使用 uber-go/dig 在 Golang 中实现依赖注入——基于反射容器，提供 Provide/Invoke、dig.In/dig.Out 参数与结果对象，支持命名依赖等
后果很实在：你调用完自定义快排函数，再用 sort.Search 查数据，查不到——因为原切片根本没被排序。
- 典型错误：
left := append([]int{}, ...); right := append([]int{}, ...); return append(append(left, pivot), right...) - 空间爆炸：每次递归都新建底层数组，最坏空间复杂度从 O(1) 暴涨到 O(n²)
- 正确路径：只用
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]原地交换，所有递归操作同一底层数组
非要手写，只保留这个最小可靠骨架
仅限算法题、教学、或嵌入式禁用标准库场景。以下版本已验证：空切片安全、pivot 归位正确、不新建底层数组、终止条件鲁棒。
关键点不在“炫技”，而在守住底线：原地、防 panic、不越界。
- 递归终止条件必须是
if low >= high，不是if len(arr) （后者在子切片中失效） - pivot 必须选
arr[high]或随机索引后 swap 到末尾，确保分区后能准确返回其最终位置 - 小数组（如
high - low ）建议切插入排序，避免深度递归和最坏情况放大
真正容易被忽略的，是「你写的每一行交换，都在改写原始底层数组」这个事实——一旦用 append 或子切片构造新 slice 并赋值给局部变量，你就已经脱离了原地排序的轨道。
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