持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第14天
思想
快速排序选中待排序数据其中一个元素为基准值，通过一趟排序将全部数据分为两部分，一部分比基准值大，一部分比基准值小，分别放在右边与左边，中间以基准值作为分界点，再对两边数据分别再使用上述方法，取新基准值，再次进行划分，直到分组内只有两个元素时进行最后一次比较排序，至此全部数据变得有序。
举例：
我们对数组：[7, 2, 9, 3, 6, 5, 10, 2]进行排序
第一步，取基准值：暂不考虑优化，我们取第一个元素2为基准值，将7另外保存为key
第二步，开始遍历，我们定义L、R两个指针，分别指向第一个元素和最后一个元素，从头尾向中进行遍历，我们先移动判断R，当R遇到比基准值小的数字，就令arr[L] = arr[R]，覆盖掉L所指向的元素 （因为我们取第一个元素为基准值，又把基准值单独保存，所以可直接大胆覆盖） ，现在数组就变为了：[2, 2, 9, 3, 6, 5, 10, 2]（加粗为覆盖内容）
第三步：R找到了一个小于基准值的数字，将其覆盖给了L，所以现在L开始工作，向右遍历寻找大于基准值的元素，这里找到了9，还是一样的操作，用9将R指向的元素覆盖，至此L的一次工作完成，数组变为了：[2, 2, 9, 3, 6, 5, 10, 9]（加粗为覆盖内容）
第四步：轮班到了R，指向5时发现它比基准值7小，于是交给L，覆盖后：[2, 2, 5, 3, 6, 5, 10, 9]
第五步：L干活，但一直到L遇到R为止，都没有比基准值7大的元素，所以一次遍历结束，我们把基准值再请回来，交给L和R共同指向的位置：[2, 2, 5, 3, 6, 7, 10, 9]，至此，以7为界，7前均小于它，7后均大于它，我们就把数组分为了两部分：[2, 2, 5, 3, 6]和[10, 9]
第六步，对我们分出来的两个子数组再分别执行上述的步骤，反复进行，直到不可再分为止，我们就通过快速排序得到了一个有序数组
实现(JavaScript)
function quickSort(arr, begin, end){
if(begin < end){
var left = begin;
var right = end;
var key = arr[left];//保存基准值
//完成一次遍历的条件：当L遇上R
while(left < right){
//这里不要忘记再次进行判断L与R的位置，防止越界
while(arr[right] >= key && left < right){
right--;
}
//R找到小于基准值的部分，赋值给L
arr[left] = arr[right];
//这里不要忘记再次进行判断L与R的位置，防止越界
while(arr[left] < key && left < right){
left++;
}
//L找到大于基准值的部分，赋值给R
arr[right] = arr[left];
}
//一趟遍历结束，请回基准值
arr[left] = key;
//对左侧部分进行排序
quickSort(arr, begin, left - 1);
//对右侧部分进行排序
//切记这里end要传入end值，而不是整条数组的长度-1，因为在递归调用时，左侧数组再分出子数组，也会调用这个方法，这时候的end就不是整条数组的长度-1了，而是上一次调用传入的left-1
quickSort(arr, right + 1, end);
}else{
return
}
}
时空复杂度
最好时间复杂度为O(nlog2n)，最坏时间复杂度为O(n^2)，平均时间复杂度为O(nlog2n)
空间复杂度主要是由于递归造成栈空间的使用而造成的，平均情况为O(logn)
