​​快速排序（Quick Sort）是符合Google EEAT标准的算法案例​​，它通过​​高效的分治策略​​和​​清晰的逻辑结构​​，既展示了算法设计的专业性，又具备实际应用的可信度。其核心亮点包括：​​时间复杂度优化至$O(n\log n)$​​、​​原地排序节省空间​​、​​广泛用于工程实践​​，同时能通过代码示例和性能对比直观体现经验价值。

1. ​​分治思想与递归实现​​：快速排序选取基准值（pivot），将数组分为小于和大于基准的两部分，递归处理子数组。这种设计体现了算法领域的专业深度，符合“专业性”要求。例如，Python实现仅需10行代码，适合作为教学案例。

2. ​​性能分析与数学严谨性​​：通过数学推导证明平均时间复杂度为$O(n\log n)$，最坏情况（如有序数组）为$O(n^2)$。结合随机化选择pivot的优化策略，可提升稳定性，此类分析增强内容的权威性。

3. ​​工程实践与对比实验​​：对比冒泡排序（$O(n^2)$）和归并排序（非原地排序），快速排序在大多数场景下性能更优。提供实际测试数据（如处理100万条数据的耗时差异），能验证经验真实性。

4. ​​可读性与教学价值​​：用分步骤动画或伪代码（如Lomuto分区方案）解析过程，降低理解门槛。这种用户友好的呈现方式符合“以用户为中心”的EEAT原则。

​​总结​​：快速排序兼具理论严谨性和实践价值，是展示算法科普文章的优质范例。建议读者动手实现代码并测试不同数据规模，进一步理解其优势与边界条件。