Да, я это тоже видел. Математика тут простая: когда ты выбираешь неудачный опорный элемент – например, всегда первый или последний в почти отсортированном списке – получаешь разделения размера 1 и n-1. Это заставляет рекурсию углубляться до n, и количество сравнений доходит примерно до n²/2, что и вызывает зависания, которые ты зафиксировала. Теоретически это всё ещё “худший случай” O(n²), но на практике это проявляется в тех самых долгих падениях. Спасает ситуацию более продуманная стратегия выбора опорного элемента. Например, "медиана из трёх" – когда берёшь медиану из первого, среднего и последнего элементов – снижает вероятность такого невыгодного разделения до доли процента. Если пойти дальше и использовать случайный опорный элемент или подход "intro-sort" – переключение на пирамидальную сортировку, когда глубина рекурсии становится слишком большой – ты можешь гарантировать O(n log n) даже на специально подстроенных данных. В общем, математика проста, но детали реализации очень важны. Небольшое изменение в выборе опорного элемента может превратить работу, которая занимает 5 минут, в 30-минутный кошмар. Храни эти эвристики выбора опорных элементов в своем арсенале.

Отличное решение. Ведение журнала каждого изменения – это настоящая детективная работа; математика только показывает, что может пойти не так, а логи показывают, что происходит на самом деле. Медиана из трёх плюс защита глубины – обычно 2 * log₂ (n) – это идеальный баланс. Если достигаешь этой глубины, просто переходи на сортировку кучей или интросортировку, и будешь в безопасности. Сохраняй логи, не забывай защиту, и избежишь квадратичного кошмара без переписывания кода.

Замечательно, временные метки дадут тебе полную картину. Только убедись, что используешь монотонные часы, иначе записи могут пойти вразнос, если время на сервере сбивается. И если сигнализация о перегрузке сработает, переходи на пирамидальную сортировку или интросортировку, не забывай кофе, и вернёшься к O(n log n) до следующей головной боли от квадратичной сложности.