相信大家都知道几种排序算法，比如说冒泡排序，选择排序，插入排序等等，这些个算法都不是很难，自己多多理解理解就能掌握了，而今天我们要谈的就是重头戏就是快速排序。
引用大牛的思想来对排序算法解释一下。（文章链接：http://bubkoo.com/2014/01/12/sort-algorithm/quick-sort/#参考文章）
快速排序是图灵奖得主C. R. A. Hoare 于 1960 年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。
分治法的基本思想是：将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题，然后将这些子问题的解组合为原问题的解。
利用分治法可将快速排序的分为三步：
- 在数据集之中，选择一个元素作为”基准”（pivot）。
- 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。这个操作称为分区 (partition) 操作，分区操作结束后，基准元素所处的位置就是最终排序后它的位置。
- 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。
下面的简单的介绍一下实现步骤：
上面的图片就是基本实现思路，有点不完全，说的是在快排中基准元素的查找以及定位，基准元素要将比基准元素大的和比基准元素小的要分开，然后一直递归下去，就能实现快排了，本例中基准元素是给定的，而是自己实现的过程中，每次会把第一个元素当成基准元素进行排序。
话不多说，上代码。
public static int getMiddle(int[] a, int low, int high){
//比基准元素小的元素的索引
int storeIndex = 0;
//默认取第一个元素为基准元素
int pivot = a[low];
//先将基准元素移动到数组最后
int tmp = a[low];
a[low] = a[a.length - 1];
a[a.length - 1] =tmp;
//将比基准元素小的放到前面，后面跟上比基准元素大的
for(int i = 0; i < a.length - 1; i++) {
if(a[i] <= pivot){
int temp = a[i];
a[i] = a[storeIndex];
a[storeIndex] = temp;
storeIndex++;
}
}
//将基准元素放回经过筛选元素后的中间位置
int temp = a[storeIndex];
a[storeIndex] = a[a.length - 1];
a[a.length - 1] = temp;
//System.out.println(Arrays.toString(a));
return storeIndex;
}
public static void quickSort(int[] a, int low, int high) {
if(low < high) {
int middleIndex = getMiddle(a, low, high);
System.out.println(Arrays.toString(a));
//分成两组分别快排，递归的思想后面的分组就多了
quickSort(a, low, middleIndex - 1);
quickSort(a, middleIndex + 1, high);
}
}
这两个函数就是实现排序，第一个函数是对基准位置的定位，第二是根据基准位置分为两组分别递归，代码中都包含注释，可以根据其更好地理解代码。
如果有何不妥，可以在评论区里交流哦。