思路解析
1）取最右侧的值为基准值base，从数组的左右两边分别开始查找，先从左往右找比基准值大的值，再从右往左找比基准值小的数，找到之后，将两个找到的数进行交换
2）在继续刚才的步骤，继续进行交换
3）直到left和right重合，就把重合的位置与基准值base交换
4）交换之后，原理的base就到了之前的重合位置，然后以这个数为分界线，分成左右两边，并对着两边的数组分别进行上述操作（递归）
代码示例
1）递归实现
public static void quickSort(int[] array){
//辅助完成递归过程
quickSortHelper(array,0,array.length-1);
}
private static void quickSortHelper(int[] array, int left, int right) {
if (left >= right){
//区间中又0个元素或者1个元素，此时不需要排序
return;
}
int index = partition(array,left,right);//left和right的重合位置
quickSortHelper(array,left,index-1);
quickSortHelper(array,index + 1,right);
}
private static int partition(int[] array, int left, int right) {
int i = left;
int j = right;
//取最右侧元素为基准值
int base = array[right];
while (i < j){
//从左往右找到比基准值大的元素
while (i < j && array[i] <= base){
i++;
}
//当上面的循环结束时，i要么和j重合，要么i就指向一个大于base的值
//从右往左找比基准值小的元素
while (i < j && array[j] >= base){
j--;
}
//当上面的循环结束时，i要么和j重合，要么j就指向一个小于base的值
//交换i和j的位置
exchange(array,i,j);
}
//当i和j重合的时候，最后一步，要把重合位置的元素和基准值进行交换
exchange(array,i,right);
return i;
}
2）非递归实现（也与上述的思路分析一致）
public static void quickSortByLoop(int[] array){
//借助栈，模拟实现递归的过程
//stack用来存放数组下标，通过下标来表示接下来要处理的区间是啥
Stack<Integer> stack = new Stack<>();
//初始情况下，先把右侧边界下标入栈，再把左侧边界入栈，左右边界仍然构成前闭后闭区间
stack.push(array.length-1);//右侧
stack.push(0);//左侧
while (!stack.isEmpty()){
int left = stack.pop();
int right = stack.pop();
if (left >= right){
//区间中只有0个或1个元素，不需要整理
continue;
}
//通过partition把区间整理成以基准值为中心，左侧小于等于基准值，右侧大于等于基准值的形式
int index = partition(array,left,right);
//准备一下区间
//[index=1,right]基准值右侧区间
stack.push(right);
stack.push(index+1);
//[left,index+1]基准值左侧区间
stack.push(index - 1);
stack.push(left);
}
}
性能分析
时间复杂度：
最好：O(n * log(n))
平均：O(n * log(n))
最坏：O(n^2)
空间复杂度：
最好：O(log(n))
平均：O(log(n))
最坏：O(n)
稳定性：
不稳定排序
注意事项
1）如果是是先从左往右找，再从右往左找，left和right重合位置的元素一定大于等于基准值；
如果是是先从右往左找，再从左往右找，left和right重合位置的元素一定小于等于基准值。
2）效率和基准值的好坏相关：基准值的是一个接近数组中位数的元素，划分出来的左右区间比较均衡，此时效率就比较高，如果当前取到的基准值是最大值或者最小值，此时的划分就不均匀，效率就低。
优化分析
1.优化基准值的取法：三个元素取中（最左侧元素，中间未知元素，最右侧元素）取中间基准值，把确认的基准值交换到数组末尾或者开始，为了后面整理动作做铺垫
2.当区间已经比较小的时候，再去递归其实效率已经不高了，不再继续递归，而是直接进行插入排序
3.如果区间特别大，递归深度也会非常深，当递归深度到达一定程度的时候，把当前区间的排序使用堆排序来进行优化
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