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快速排序用到了分治思想，同樣的還有歸併排序。乍看起來快速排序和歸併排序非常相似，都是將問題變小，先排序子串，最後合併。不同的是快速排序在劃分子問題的時候經過多一步處理，將劃分的兩組資料劃分為一大一小，這樣在最後合併的時候就不必像歸併排序那樣再進行比較。但也正因為如此，劃分的不定性使得快速排序的時間複雜度並不穩定。
快速排序的期望複雜度是o(nlogn)，但最壞情況下可能就會變成o(n^2)，最壞情況就是每次將一組資料劃分為兩組的時候，分界線都選在了邊界上，使得劃分了和沒劃分一樣，最後就變成了普通的選擇排序了。分解是將輸入陣列a[l…r]劃分成兩個子陣列的過程。選擇乙個p，使得a被劃分成三部分，分別是a[l…p-1]，a[p]和a[p+1…r]。並且使得a[l…p-1]中的元素都小於等於（或大於等於）a[p]，同時a[p]小於等於（或大於等於）a[p+1…r]中的所有元素。
解決是呼叫遞迴程式，解決分解中劃分生成的兩個子串行。
合併是遞迴到最深層，已經不能再劃分成更小的子串行了，便開始合併。因為在分解的時候已經比較過大小，每乙個父序列分解而來的兩個子串行不僅是有序的，而且合併成乙個序列之後還是有序的。因為快排可以在輸入陣列上進行操作，所以合併這一步不需要編寫**。
**實現：
public static void classicquicksort(int arr,int left,int right) }
public static int partition(int arr, int left, int right)
} swap(arr, right, p + 1);
return p+1;
}private static void swap(int arr, int p, int i)
下來的partition(int a, int left, int right)就比較有意思了。
int x = a[right];這行**選中乙個主元，這裡我們每次選擇的都是當前序列中最右邊那個。int p = left - 1;這行**儲存了乙個變數p，用來記錄比主元小的所有元素中，在序列中存放的位置最靠右的那個。接下來是個迴圈，從當前序列的第乙個迴圈到倒數第二個（right-1）元素，來進行和主元比較。因為最後乙個已經是主元了，所以就沒有必要迴圈到right了。迴圈裡面先是乙個比較if (a[i] <= x)。這裡寫的是小於等於，更改這個就可以改變序列式由小到大還是由大到小排列。這裡則是由小到大排列。如果進入了if語句，則說明a[i]（當前元素）比主元小，還記得之前的變數p嗎，儲存著比主元小的元素最右邊的位置，這裡先p++，接著把a[i]和a[p]交換，就是說把a[p]右邊的元素和當前元素換位置。a[p]右邊的元素是什麼呢？可能就是當前元素，也可能是比主元大的元素。這樣，就完成了比主元小的元素的處理。
可是如果a[i]>x呢，則不進入if執行這兩行**，也就是不動那個比主元大的元素。
這樣直到迴圈結束，整個序列就變成了三部分，從a[left…p]是比主元小的元素，a[p+1…right-1]是比主元大的元素，a[right]則是主元。而我們劃分的目的是將主元放在這兩個序列的中間，則再執行一行語句swap(a, p+1, right);，將主元和比它大序列的第乙個元素互換位置，就大功告成了。
書上的**非常的清晰：（標號是根據上面**所標，和書上不太一樣，但意思是一樣的）
這張圖描述了一次劃分。淺藍色部分是不大於主元的部分，深藍色部分是大於主元的部分。沒有顏色的是還未處理的元素，最後的元素則是主元。
快速排序的主要內容差不多就這些了，書上接下來證明了快速排序的正確性，以及計算了其時間複雜度。之後討論了劃分的不平衡性所導致的效能退化。對乙個排好序的序列使用上述快排，時間複雜度為o(n^2)，而插入排序則僅為o(n)。因此便有了隨機化快速排序的出現。
快速排序的隨機化版本
上面版本的快排在選取主元的時候，每次都選取最右邊的元素。當序列為有序時，會發現劃分出來的兩個子串行乙個裡面沒有元素，而另乙個則只比原來少乙個元素。為了避免這種情況，引入乙個隨機化量來破壞這種有序狀態。
在隨機化的快排裡面，選取a[left…right]中的隨機乙個元素作為主元，然後再進行劃分，就可以得到乙個平衡的劃分。
實現起來其實只需要對上面的**做小小的修改就可以了。
public static void randomquicksort(int arr,int left,int right)
} public static int randompartition(int arr, int left, int right)
public static void swap(int arr, int left, int right)
快速排序與隨機快速排序
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