快速排序是一種基于分治技術的重要排序算法。不像歸并排序是按照元素在數組中的位置對它們進行劃分，快速排序按照元素的值對它們進行劃分。具體來說，它對給定數組中的元素進行重新排列，以得到一個快速排序的分區。在一個分區中，所有在s下標之前的元素都小于等于A[s]，所有在s下標之后的元素都大于等于A[s]。
顯然，建立了一個分區以后，A[s]已經位于它在有序數組中的最終位置，接下來我們可以繼續對A[s]前和A[s]后的子數組分別進行排序（使用同樣的方法）。
為了排序一個數組A的全部元素，初始調用的是QUICKSORT(A,1，A.length)。
下面的算法對A[p..r]進行分區（先偽代碼一下、領會意思）。
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
快速排序算法的效率：
在最優情況下，鍵值比較的次數Cbest(n)滿足下面的遞推式：
當n>1時，Cbest(n)=2Cbest(n/2)+n，Cbest(1)=0
根據主定理，Cbest(n)∈Θ(nlogn)；對于n=2k的情況求得Cbest(n) = nlog(n)。
在最差的情況下，所有的分裂點都趨于極端：兩個子數組有一個為空，而另一個子數組僅僅比被分區的數組少一個元素。具體來說，這種令人遺憾的情況會發生在升序的數組上，也就是說輸入的數組已經被排過序了。所以，在進行了n+1次比較之后建立了分區，并且將A[0]和它本身進行了交換以后，快速排序算法還會對嚴格遞增的數組A[1..n-1]進行排序。對規模減小了的嚴格遞增數組的排序會一直繼續到最后一個子數組A[n-2..n-1]。這種情況下，鍵值比較的總次數應該等于：
Cworst(n)=(n+1)+n+...+3=(n+1)(n+2)/2-3∈Θ(n2)
現在，輪到討論快速排序在平均情況下的效率了。對于大小為n的隨機排列的數組，快速排序的平均鍵值比較次數記為Cavg(n)。假設分區的分裂點s（0≤s≤n-1)位于每個位置的概率都是1/n，我們得到下面的遞推關系式：
Cavg(0)=0，Cavg(1)=0
Cavg(n)≈2nlnn≈1.38nlogn
因此，快速排序在平均情況下，僅比最優情況多執行38%的比較操作。此外，它的最內層循環效率非常高，使得在處理隨機排列的數組時，速度要比歸并排序快。
以下是快速排序的Go代碼：
func QuickSort(slice_arg []int, iLeft int, iRight int) {
if iLeft < iRight {
var iTmpVal = slice_arg[iLeft]
var i, j = iLeft, iRight
for i < j {
fmt.Println("i,j = ", i, j)
for i < j && slice_arg[j] > iTmpVal {
j--
}
if i < j {
slice_arg[i] = slice_arg[j]
i++
}
for i < j && slice_arg[i] < iTmpVal {
i++
}
if i < j {
slice_arg[j] = slice_arg[i]
j--
}
}
slice_arg[i] = iTmpVal
QuickSort(slice_arg, iLeft, i-1)
QuickSort(slice_arg, j+1, iRight)
}
}
