背景
快速排序，是在上世纪60年代，由美国人东尼·霍尔提出的一种排序方法。这种排序方式，在当时已经是非常快的一种排序了。因此在命名上，才将之称为“快速排序”。这个算法是二十世纪的七大算法之一，平均情况下时间复杂度为Ο(nlogn)，而且在O(nlogn)的情况下，实际的运算速度都要快于其他同时间复杂度的排序方法。
对东尼·霍尔以及快速排序的提出背景感兴趣的同学，可以看看这篇介绍：http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/2391
排序思想
快速排序的思路想到很困难，但是理解起来却非常容易
他的思路是这样的：
1、先选定队列中，某一个元素为基数Value（一般选择头元素，或尾元素）。
2、将基数Value依次与所有元素比较大小。按照比较结果将元素分为两个队列A、B。一个所有元素比基数Value大，一个所有元素比基数Value小。
3、将A作为新的队列，再次选定基数，然后分成两个更小的队列
4、就这样一直将每一个小的队列无限的拆分成更小的两个队列。
5、一直到一个队列已经拆分成不能拆封为止（也就是一个元素）
6、因为队列之间的顺序都是固定的。将这些队列一次组合起来，整体的排序就算完成了。
(防盗连接：本文首发自http://www.cnblogs.com/jilodream/ )
注意这里有两个最核心的步骤，就是
1、选出Value元素，将整体队列划分成两个子队列
2、然后将子队列重新作为一个新的，整体规模比当前要小的，新的队列，进行计算，直到计算起来非常容易为止。
这两个核心步骤造就了快排天生的优势：
1、通过比较大小划分到子队列中的元素，在未来的比较过程中，这个元素的比较范围始终都停留在这个子队列中，不再做多余的比较。这使得早期的比较对后期的比较仍然有很大的影响。而类似于冒泡的排序方法，则前期很多的比较，对后期的作用非常小。这点和kmp算法很像，前期的比较尽量做到最大的利用。
2、将原有规模的队列，拆分成若干个规模小的子队列，这些子队列要(防盗连接：本文首发自http://www.cnblogs.com/jilodream/ )解决的问题与原有队列一致，只是规模变小了。这样不断的拆分，形成一种分而治之的思想。这种思想与背包算法也是不谋而合。
对于文字理解起来有困难的同学，可以看下下边这张网上经典的动态图，非常生动：
下边是java实现的代码
1 import java.util.Arrays;
2
3 public class QuickSort
4 {
5 public static void main(String args[])
6 {
7 QuickSort quicksort = new QuickSort();
8 int[] arrays = new int[]
9 { 1, 12, 2, 13, 3, 14, 4, 15, 5, 16, 17, 17, 177, 18, 8, 8, 19 };
10 quicksort.quickSort(arrays);
11 System.out.println(Arrays.toString(arrays));
12 }
13
14 private void quickSort(int[] arrays)
15 {
16 subQuickSort(arrays, 0, arrays.length - 1);
17 }
18
19 private void subQuickSort(int[] arrays, int start, int end)
20 {
21 if (start >= end)
22 {
23 return;
24 }
25 int middleIndex = subQuickSortCore(arrays, start, end);
26 subQuickSort(arrays, start, middleIndex - 1);
27 subQuickSort(arrays, middleIndex + 1, end);
28 }
29
30 private int subQuickSortCore(int[] arrays, int start, int end)
31 {
32 int middleValue = arrays[start];
33 while (start < end)
34 {
35 while (arrays[end] >= middleValue && start < end)
36 {
37 end--;
38 }
39 arrays[start] = arrays[end];
40 while (arrays[start] <= middleValue && start < end)
41 {
42 start++;
43 }
44 arrays[end] = arrays[start];
45 }
46 arrays[start] = middleValue;
47 return start;
48 }
49 }