说在前面
作为写排序算法的开山篇，我首先选择了快速排序，作为排序大家族中的一员，快速排序在大多数情况下都有着优秀的综合性能，快速排序的快速也算是实至名归了。
核心思想
快速排序就是通过多次的比较与交换来完成排序， 而这个过程又被分成了多次重复的单趟排序：
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首先设定一个分界值(key)，通过该分界值将数组分成左右两部分。
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将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。
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然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样在左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。
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重复上述过程，可以看出，这是一个递归定义。通过递归将左侧部分排好序后，再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两个部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。
以下面的数组为例，可以看到，在完成单趟排序后，无论key的左边还是右边是否有序，key都来到了它在整个数组有序时应该待的位置，所以对于这个key来说，它已经被排好序了
快速排序的三种方法
1.hoare方法
其单趟排序的思路是：取区间中最左或最右边的元素为key，定义两个变量，这里假设是i和j，j从区间的最右边向左走，找到比key小的元素就停下。i从最左边向右走，找到比key大的元素就停下。然后交换i和j所指向的元素，重复上面的过程，直到i,j相遇，此时i,j相遇的位置就是key排序后待的位置。
func QuickSort(arr []int, left, right int) {
if left >= right {
return
}
i, j := left, right
privot := arr[i] //privot就是我们单趟选择的分界值，一般我们是选择左右边界值，不选择中间值
for i < j {
//每次找到大于key或者是小于key的值就将 i, j 对应的值进行交换
for i < j && arr[j] >= privot {
j--
}
arr[i] = arr[j]
for i < j && arr[i] <= privot {
i++
}
arr[j] = arr[i]
}
//当for循环退出时，此时i的位置就是key值在排序后应该在的位置
arr[i] = privot
QuickSort(arr, left, i-1) //递归将key左边的数组进行排序
QuickSort(arr, i+1, right) ////递归将key右边的数组进行排序
}
2.挖坑法
这个方法单趟排序的思路是：取最左或最右边的元素为key，假设把这个位置“挖空”，让最右边的q向左走，直到遇到比key小的数，将其放到key的位置，自己的位置变“空”。直到pq相遇，那么这个位置就是最终的坑位，再将key填入这个坑位，就完成了一趟排序。
func QuickSort(arr []int, left, right int) int {
key := left //取最左边的元素作为key
privot := arr[left]
for left < right {
for left < right && arr[right] >= privot { //从右往左找，找到比privot小的就停下来
right--
}
arr[key] = arr[right] //将元素填入坑内
key = right //更新坑的位置
for left < right && arr[left] <= privot { //从左往右找，找到比privot大的就停下来
left++
}
arr[key] = arr[left]
key = left
}
arr[key] = privot
return key
}
3.快慢指针法
取最左边的数为key，定义两个快慢指针，都从key的下一位往右走，fast每走一步判断一下它指向的元素是否小于key，若小于则交换fast和slow位置的元素，并且让slow向前走，直到fast走到底，结束循环。最后让slow和key位置的值交换。再返回key的位置。
func QuickSort(arr []int, left, right int) int {
key := left //取最左边的为key
fast := key+1 //快指针
slow := key //慢指针
for fast <= right {
if arr[fast] < arr[key] { //当快指针指向元素小于key就交换
arr[slow], arr[fast] = arr[fast], arr[slow]
slow++
}
fast++
}
arr[key], arr[slow] = arr[slow], arr[key] //慢指针回退一位再交换
return slow //返回key的位置
}
两种优化快速排序的思想
1.三数取中
面对完全有序的数组，快速排序每趟排序后，key的位置都在边缘，每层递归都只能固定一个数，时间复杂度变成了O(N^2)。
面对这种情况，我们可以在取key时动手脚。每次取key我们不再只取最左或最右的值。而是对比最左、最右、中间的三个元素，取三个元素中，值在另外两者中间的元素作为key。这样，就打乱了有序数组，大大加快了快速排序在面对这种情况时的速度。
2.小区间优化
快速排序对一个元素不多的数组排序，仍需要进行多次递归调用，我们知道递归是比较消耗资源的，所以为了避免在快速排序递归的最后几层大量调用函数，我们可以在数组元素较少时不再递归，而是采用选择排序替代，这样就能在不损失多少速度的情况下减少大量的递归次数，达到优化速度的目的。 (blog.csdn.net/LiangXiay/a…)
