原理：
快速排序是排序中我比较喜欢的一个算法，效率高，十分常用。而且这个算法的思路也十分不错，每一次的遍历就可以排出一个确定其在数据中最终位置的数据，非常适合原始数据就比较无序的情况。以升序排列为例，整体思路是，
- 设置两个变量，一个在头，一个在尾，不妨设成start与end。先从数据中选出一个关键数据－pivot（通常把数据中第一个数据就设为关键数据），再从右向左找，end自减，碰到一个比它小的，这时就把关键数据缓存起来，然后把找到的数据放到原关键数据的位置。
- 再从新位置start开始向右找，start自增，直到碰到一个比关键数据大的，再把这个数据放到之前的end位置。
- 重复向左找和向右找的过程，直到start和end相同，这时就把关键数据放到这个位置，它的左边一定都是比它小的，而右面一定都是比它大的。
- 此时完成一个数据的定位，通过递归，再进行此时关键数据左半边的递归，和右半边的递归，最后把全部数据都定位，完成排序。
看下面一个小例子：
数据假设为3，0，2，6，1。
- 把3设为关键数据－pivot，开始时end为4（Array.length - 1），start为0，然后end自减，每次看Array[end]的值与关键数据3大小，此时3>1，所以把1放到start位置，数据变为1，0，2，6，1。pivot＝3。
- 再向右寻找，start自增，看Array[start]与pivot的大小，1<3，继续查找，0<3，2<3，6>3，所以此时start＝3，把6放到end位置，数据变为1，0，2，6，6。
- 此时start ＝ 3，end＝4，再像左查找，end自减，发现start与end相同，此时停止pivot定位，把pivot放到start位置上，也就是1，0，2，3，6。此时就可以看到，3的左边都是比它小的数据，右边都是比它大的数据。
- 以上只是一次的定位，这时进行递归，把1，0，2看成一个新数据再次进行之前的操作，把6也进行同样操作，最终得到0，1，2，3，6。
算法：
void quickSort(int Array, int start, int end) {
if(start < end) {
int pivotPos = partition(Array, start, end);
quickSort(Array, start, pivotPos - 1);
quickSort(Array, pivotPos + 1, end);
}
}
int partition(int Array, int start, int end) {
int pivot = Array[start];
while(start < end) {
while(start < end && pivot <= Array[end]) end--;
Array[start] = Array[end];
while(start < end && pivot >= Array[start]) start++;
Array[end] = Array[start];
}
Array[start] = pivot;
return start;
}
稳定性：
快速排序是不稳定的排序算法。假设一组数据5，3，3，2，3，7，第一次查找就会把标红的3放到5的位置。
优缺点：
快速排序的效率与原始数据排列有关，若原数据已然有序，则算法只需比较，递归会直接退出。但平均效率还是很好的。
复杂度：
假设数据逆序，那么就要进行N次排序才确定他最终位置。最坏需要进行N - 1次递归，所以最坏时间复杂度为o(N ^ 2)。当数据很乱的时候，时间复杂度最好为o(N * log2N)。递归就是栈的操作，所以栈最深为N － 1。空间复杂度为o(N)。平均空间复杂度为o(log2N)。
测试：
100000的数据，基本无序，平均用时只要12 ms。跟前面的排序相比，简直效率提升了不止100倍。
语言Javascript。