我觉得作者可能没弄清楚*渐进*复杂度的意思：只测一个点的速度没有任何意义，要看 N 趋近无穷时的渐进行为。

删掉文中 const arr = []一行代码，我们生成若干长为二的幂次的数组并测试，

for (var i = 12; i <= 24; ++i) {
arr = [];
generateArr( Math.pow(2, i) );
console.time('N = 2^' + i);
quickSort(arr);
console.timeEnd('N = 2^' + i);
}

我得到的运行时间如下：

N = 2^12: 8.030029296875ms
N = 2^13: 5.56005859375ms
N = 2^14: 9.332763671875ms
N = 2^15: 20.909912109375ms
N = 2^16: 38.673828125ms
N = 2^17: 89.992919921875ms
N = 2^18: 187.841064453125ms
N = 2^19: 321.177001953125ms
N = 2^20: 683.663818359375ms
N = 2^21: 1461.80908203125ms
N = 2^22: 3129.0927734375ms
N = 2^23: 6694.160888671875ms
N = 2^24: 14762.876953125ms

可以看到，从 2 的 14、15 次方开始（约一万），数据规模每乘 2，运行时间也乘 2 左右，符合 N log N 在 N 趋近无穷时的增长速度（ lim n->inf (2N log 2N) / (N log N) = 2 * lim (log 2 + log N) / log N = 2 * 1 = 2 )

因此，阮一峰的实现达到了快排的渐进时间复杂度，没有问题。（其实我个人偏好这种损失一定常数，但保证简洁正确的写法）