基于分治法，编写一个快速排序函数，并比较迭代或递归排序法的计算效率。解法：分治法也利用了递归的概念，先将序列均分成两组，然后调用程序自己，分别将两组数据排序，再逐个比较排好序的两组数据的第1个数，形成最终的排序数据

基于分治法的快速排序是一种经典的排序算法。它的基本思路是选择一个基准值（pivot），将数组分为两个部分，一部分包含所有小于基准值的元素，另一部分包含所有大于基准值的元素。这个过程通过递归进行：

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:   # 当数组只有一个元素或为空时，直接返回
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]  # 选取中间值作为基准
    less = [x for x in arr if x < pivot]  # 小于基准的元素
    equal = [x for x in arr if x == pivot]  # 等于基准的元素
    greater = [x for x in arr if x > pivot]  # 大于基准的元素
    return quick_sort(less) + equal + quick_sort(greater)  # 递归地对左右两部分进行排序并合并

# 迭代版本（Python中一般较少见，但在其他语言如C++中较为常见）
def iterative_quick_sort(arr, low, high):
    stack = [(low, high)]
    while stack:
        left, right = stack.pop()
        if left < right:
            pivot_index = partition(arr, left, right)
            stack.append((left, pivot_index - 1))
            stack.append((pivot_index + 1, right))

def partition(arr, low, high):
    pivot = arr[high]
    i = low - 1
    for j in range(low, high):
        if arr[j] <= pivot:
            i += 1
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1]
    return i + 1

关于计算效率，通常来说，递归实现的快速排序在平均情况下的时间复杂度为O(n log n)，因为它能够很好地平衡划分。然而，最坏情况下（数组已排序或完全逆序），递归深度会达到n，导致时间复杂度退化到O(n^2)。而迭代版本避免了这个问题，因为它是采用栈的方式控制递归，所以性能更稳定。