概念引入
快速排序顾名思义就是比较快速的排序（好吧的确是废话）
快速排序的主要实现原理其实是分治（如果不知道分治是啥的小朋友可以近似的理解为低配版二分）
选定一个基准 然后将比基准小的数都放在基准左边 比基准大的数都放在基准右边 （基准的位置确定了）
然后分别对基准左边的序列和基准右边的序列进行快速排序（分治）直到整个序列有序
平均情况下需要(log_n)轮 所以时间平均复杂度应该是(nlog_n) 但是如果我们每次恰好选定的基准选到了最大值（那你可真是倒霉） 那我们每次只能确定基准一个在最终序列中的位置， 最终的时间复杂度仍然是(n^2)
关于如何选择基准和如何移动数字 我们会在下面的章节中讲到
基准的选择
一般来说可以随机选择基准：选择序列的最左边或者最右边都行 ，但是刚才我们已经分析过最差的时间复杂度会是(n^2)，如果出题人丧心病狂的让你把一个完全逆序的序列排成一个升序，那我们只能(n^2)了，所以我们一般会随机选取一个数
如果是用随机函数的话，又太过麻烦，如果用一个自己写的函数去选，又可能会影响到快排的效率（快排是(nlog_n)结果你写了一个(n^3)的随机选数 那宁可真是个小机灵鬼）
这里提供一种方法叫做三数中值法，即选择序列中间的数，最左边的数，最右边的数，然后取三个数的平均数来作为基准（如果出题人心理正常的话应该就不会卡你了）
算法实现
主要的实现方法有两种： 挖坑法和指针法 一般来说指针法使用较为广泛
首先来看挖坑法：
- 现在给定一个序列a[] = 4，7，6，5，3，2，8，1 要求将其按升序排序
- 现在来整个图
首先，我们选定基准元素Pivot，并记住这个位置index，这个位置相当于一个“坑”。并且设置两个指针left和right，指向数列的最左和最右两个元素：
接下来，从right指针开始，把指针所指向的元素和基准元素做比较。如果比pivot大，则right指针向左移动；如果比pivot小，则把right所指向的元素填入坑中。
在当前数列中，1<4，所以把1填入基准元素所在位置，也就是坑的位置。这时候，元素1本来所在的位置成为了新的坑。同时，left向右移动一位。
此时，left左边绿色的区域代表着小于基准元素的区域。
接下来，我们切换到left指针进行比较。如果left指向的元素小于pivot，则left指针向右移动；如果元素大于pivot，则把left指向的元素填入坑中。
在当前数列中，7>4，所以把7填入index的位置。这时候元素7本来的位置成为了新的坑。同时，right向左移动一位。
此时，right右边橙色的区域代表着大于基准元素的区域。
下面按照刚才的思路继续排序：
8>4，元素位置不变，right左移
2<4，用2来填坑，left右移，切换到left。
6>4，用6来填坑，right左移，切换到right。
3<4，用3来填坑，left右移，切换到left。
5>4，用5来填坑，right右移。这时候left和right重合在了同一位置。
这时候，把之前的pivot元素，也就是4放到index的位置。此时数列左边的元素都小于4，数列右边的元素都大于4，这一轮交换终告结束。
- 指针法：
仍然是刚才的序列a[] = 4，7，6，5，3，2，8，1 要求将其按升序排序
开局和挖坑法相似，我们首先选定基准元素Pivot，并且设置两个指针left和right，指向数列的最左和最右两个元素：
接下来是第一次循环，从right指针开始，把指针所指向的元素和基准元素做比较。如果大于等于pivot，则指针向左移动；如果小于pivot，则right指针停止移动，切换到left指针。
在当前数列中，1<4，所以right直接停止移动，换到left指针，进行下一步行动。
轮到left指针行动，把指针所指向的元素和基准元素做比较。如果小于等于pivot，则指针向右移动；如果大于pivot，则left指针停止移动。
由于left一开始指向的是基准元素，判断肯定相等，所以left右移一位。
由于7 > 4，left指针在元素7的位置停下。这时候，我们让left和right指向的元素进行交换。
接下来，我们进入第二次循环，重新切换到right向左移动。right先移动到8，8>2，继续左移。由于2<8，停止在2的位置。
切换到left，6>4，停止在6的位置。
元素6和2交换。
进入第三次循环，right移动到元素3停止，left移动到元素5停止。
元素5和3交换。
进入第四次循环，right移动到元素3停止，这时候请注意，left和right指针已经重合在了一起。
当left和right指针重合之时，我们让pivot元素和left与right重合点的元素进行交换。此时数列左边的元素都小于4，数列右边的元素都大于4，这一轮交换终告结束。
以上就是快速排序的一般思路 （sort大法好） 虽然现在有现成的sort可以用但是快排的思想还是要掌握的
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