思维
疾速排序的根本思维是抉择数组中的一个元素作为关键字，通过一趟排序，把待排序的数组分成两个局部，其中右边的局部比所有关键字小，左边的局部比所有关键字大。而后再别离对左右两边的数据作此反复操作，直到所有元素都有序，就失去了一个齐全有序的数组。
来看一个例子，以数组[4, 5, 2, 7, 3, 1, 6, 8]为例，咱们选中数组最右边的元素为关键字pivot
第一步从右侧开始，往左挪动右指针，遇到8，6，都比4大，直到遇到1，比4小，故把1挪动到最右边。右指针放弃不动，开始挪动左指针。
挪动左指针，发现5比关键字pivot 4大，所以把5挪动到方才记录的右指针的地位，相当于把比pivot大的值都挪动到右侧。而后开始挪动右指针。
挪动右指针，发现3比pivot小，故把3挪动到方才左指针记录的地位，开始挪动左指针。
挪动左指针，2比pivot小，再挪动，发现7，7比pivot大，故把7放到右指针记录的地位，再次开始挪动右指针。
挪动右指针，发现两个指针重叠了，将pivot的值插入指针地位（相当于找到了pivot在排序实现后所在的确切地位）。此次排序完结。
一趟排序完结后，将重叠的指针地位记录下来，别离对左右两侧的子数组持续下面的操作，直到宰割成单个元素的数组。所有操作实现之后，整个数组也就变成有序数组了。
动态图如下，动态图应用20个元素的无序数组来演示。其中灰色背景为以后正在排序的子数组，橙色为以后pivot，为不便演示，应用替换元素的形式体现指针地位。
JS实现
代码如下：
const quickSort = (array)=>{
quick(array, 0, array.length - 1)
}
const quick = (array, left, right)=>{
if(left < right){
let index = getIndex(array, left, right);
quick(array, left, index-1)
quick(array, index+1, right)
}
}
const getIndex = (array, leftPoint, rightPoint)=>{
let pivot = array[leftPoint];
while(leftPoint < rightPoint){
while(leftPoint < rightPoint && array[rightPoint] >= pivot) {
rightPoint--;
}
array[leftPoint] = array[rightPoint]
// swap(array, leftPoint, rightPoint) //应用swap，则与动态图演示成果完全一致
while(leftPoint < rightPoint && array[leftPoint] <= pivot) {
leftPoint++;
}
array[rightPoint] = array[leftPoint]
// swap(array, leftPoint, rightPoint)
}
array[leftPoint] = pivot
return leftPoint;
}
const swap = (array, index1, index2)=>{
var aux = array[index1];
array.splice(index1, 1, array[index2])
array.splice(index2, 1, aux)
}
const createNonSortedArray = (size)=>{
var array = new Array();
for (var i = size; i > 0; i--) {
//array.push(parseInt(Math.random()*100));
array.push(i*(100/size));
array.sort(function() {
return (0.5-Math.random());
});
}
return array;
}
var arr = createNonSortedArray(20);
quickSort(arr)
console.log(arr)
//[5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100]工夫复杂度
疾速排序很显著用了分治的思维，关键在于抉择的pivot，如果每次都能把数据平分成两半，这样递归树的深度就是logN，这样快排的工夫复杂度为O(NlogN)。
而如果每次pivot把数组分成一部分空，一部分为所有数据，那么这时递归树的深度就是n-1，这样工夫复杂度就变成了O(N^2)。
依据以上的工夫复杂度剖析，咱们发现如果一个数据齐全有序，那么应用咱们下面的疾速排序算法就是最差的状况，所以怎么抉择pivot就成了优化疾速排序的重点了，如果持续应用下面的算法，那么咱们能够随机抉择pivot来代替数组首元素作为pivot的形式。
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