對於包含n個數的輸入陣列來說，快排是一種最壞情況下時間複雜度為o(n*n)的排序演算法。雖然最壞時間複雜度很差，但是快排通常是實際排序中的首選，
以為他的平均效能非常好，它的期望時間複雜度為o(nlgn)，而且o(nlgn)中隱含的常數因子非常小。
快排分為兩個部分的函式來實現：函式quicksort(a,p,r)和函式partition(a,p,r)
函式quicksort(a,p,r)體現的是總的快排的功能，函式的偽**如下：
quicksort(a,p,r)（a表示的陣列名，p是陣列的下標，r是陣列的上標，即就是對陣列a[p,r]進行排序）
quicksort(a,p,r)
：if p
q=partition(a,p,r);
quicksort(a,p,q-1);
quicksort(a,q+1,r);
看函式的實現過程，其實就是運用了三步分治法進行排序。找到合適的位置，將陣列分成兩部分，然後對每一部分再次呼叫此函式，不斷重複，直到陣列中的元素有序。
另外乙個函式partition(a,p,r)，此函式的實現體現的正好是快排演算法的核心。演算法的思想是：以陣列的最後乙個元素為標桿，每次進行比較和交換，每一輪過後，結果是使得小於等於此元素的所有陣列元素被放置在陣列的一端，剩下的大於此元素的所有元素被放置在陣列的另一端，兩端的分界線剛好是原陣列的最後乙個元素，完成調換過程之後，再對此元素進行調換，將其調換到陣列的分界線所處的位置，此時，相當於此元素一遍的元素全都大於此元素，另一邊的所有元素都小於此元素，即就實現了排序。
partition(a,p,r)函式的偽**如下：
partition(a,p,r)
：x=a[r];
i=p-1;
for j=p to r-1
if a[j]<=x
i=i+1;
exchange a[i] with a[j];
exchange a[i+1] with a[r];
return i+1;
快排的隨機化版本：
在討論快排的平均情況效能的時候，我們的前提假設是：輸入資料的所有排列都是等概率的，但是在實際工程中，這種假設並不總是成立，因此我們可以通過在演算法中引入隨機性，來使得演算法對所有的輸入都能獲得較好的期望效能。從上面的描述可以看到，每次分成兩部分的標準是a[r]，即就是要進行排序的這一段陣列a[p,r]的最後乙個元素的值，很容易可以得到，如果每次分的兩部分的長度越相近，最後得到的程式執行時間就越短。但實際工程中的a[r]往往呈現出一種有規律的跡象，因此，我們要對原來的程式稍加改動來實現隨機化。
新增加乙個函式：randomized-partition(a,p,r)
randomized-partition(a,p,r)函式的偽**如下：
randomized-partition(a,p,r)
：i=random(p,r); //
每次在a[p,r]之間選擇乙個數來與元素a[r]進行交換
exchange a[r] with a[i];
return partition(a,p,r);
此函式的功能就是每次用產生的隨機的值換掉原始的a[r]的值。
此時新的快排不再呼叫partition，而是呼叫randomized-partition
randomized-partition(a,p,r):
if p
q=partition(a,p,r);
randomized-partition(a,p,q-1);
randomized-partition(a,q+1,r);
演算法導論之快速排序
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