在Quick-Sort算法的每个阶段中，都会选择一个枢轴，然后将数据分为该枢轴以下和之上的元素（以及一些与之相等的打破平局）的元素。
现在，每次透视都需要对数据进行传递。同样，枢轴的相对位置周围的变化是中值元素也很大。取而代之的是，可以想象得到一个k个元素的样本，即，并使用样本元素作为不同部分的边界，将数据划分为k + 1个部分。尽管某些部分可能太小或太大，但大多数都应该很好。其余的则需要进行一些校正（例如通过计数），但这应该是可行的。
我还没有尝试过在（二进制）Quick-Sort中使用这种方法，但是想知道这种方法是否真的在实践中使用，并且这样做是否真的有好处。
PS-如果您可以说出并行化的适用性（使用CPU上的AVX-512，Xeon Phi和GPU等），那将特别有帮助。