"快速排序"的思想很简单，整个排序过程只需要三步：
（1）在数据集之中，选择一个元素作为"基准"（pivot）。
（2）所有小于"基准"的元素，都移到"基准"的左边；所有大于"基准"的元素，都移到"基准"的右边。
（3）对"基准"左边和右边的两个子集，不断重复第一步和第二步，直到所有子集只剩下一个元素为止。
举例来说，现在有一个数据集{85, 24, 63, 45, 17, 31, 96, 50}，怎么对其排序呢？
第一步，选择中间的元素45作为"基准"。（基准值可以任意选择，但是选择中间的值比较容易理解。）
第二步，按照顺序，将每个元素与"基准"进行比较，形成两个子集，一个"小于45"，另一个"大于等于45"。
第三步，对两个子集不断重复第一步和第二步，直到所有子集只剩下一个元素为止。
我的做法
function quickSort(arr){
if(arr.length<1) return arr;
// 先找个基准点 一般找最中间的元素
var pivotIndex=Math.floor(arr.length/2);
//定义两个数组 把小于基准点的 拿到左边 大于基准点的拿到右边
var pivot=arr[pivot];
var left=[];
var right=[];
for(var i=0;i<arr.length;i++){
if(arr[i]<pivot){
left.push(arr[i])
}else{
right.push(arr[i])
}
}
//递归 左边和右边的数组重复上述步骤
return quickSort(left).concat(pivot,quickSort(right));
}
console.log(quickSort([13,27,0,7,89,11]));
注意！！！此时会报错 Maximum call stack size exceeded
这个错误的中文意思就是“最大堆栈超过了最大值”，一般这种错误也是在递归函数当中出现。
如果我们要解决问题，那就需要明白错误产生的原因。
我们先看一个简单的，也能最清楚明白这个问题出现的函数：
function a() {
a();
}
只要一运行这个函数，就会直接报上面的那个错误。由这个简单的例子，我们就很清楚看出来原因：这就是因为一个函数一直递归调用自己，无法停止，只有在内存被塞满（内存溢出）的时候，报错才能够停止。
在上面的递归中 我们一直取得var pivot=arr[pivot]; 没有判断条件和任何的阻止条件 它会一直调用自己 无法停止
所以我们要在取中间值的时候用splice方法取值 这样也可以达到减少数组长度的效果 避免了一直递归
function quickSort(arr){
if(arr.length<1) return arr;
// 先找个基准点 一般找最中间的元素
var pivotIndex=Math.floor(arr.length/2);
//定义两个数组 把小于基准点的 拿到左边 大于基准点的拿到右边
// splice(index,howmany)方法向数组中添加/删除项目 该方法返回被删除的项目
// 注意 该方法直接在数组上作用
// index 必需。整数，规定添加/删除项目的位置，使用负数可从数组结尾处规定位置。
// howmany 必需。要删除的项目数量。如果设置为 0，则不会删除项目。
var pivot=arr.splice(pivotIndex,1);
var left=[];
var right=[];
for(var i=0;i<arr.length;i++){
if(arr[i]<pivot){
left.push(arr[i])
}else{
right.push(arr[i])
}
}
//递归 左边和右边的数组重复上述步骤
return quickSort(left).concat(pivot,quickSort(right));
}
console.log(quickSort([13,27,0,7,89,11]));