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(shù)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(shù)組中的元素進行重新排列，以得到一個快速排序的分區(qū)。在一個分區(qū)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(qū)以后，A[s]已經(jīng)位于它在有序數(shù)組中的最終位置，接下來我們可以繼續(xù)對A[s]前和A[s]后的子數(shù)組分別進行排序（使用同樣的方法）。
為了排序一個數(shù)組A的全部元素，初始調(diào)用的是QUICKSORT(A,1，A.length)。
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
在最差的情況下，所有的分裂點都趨于極端：兩個子數(shù)組有一個為空，而另一個子數(shù)組僅僅比被分區(qū)的數(shù)組少一個元素。具體來說，這種令人遺憾的情況會發(fā)生在升序的數(shù)組上，也就是說輸入的數(shù)組已經(jīng)被排過序了。所以，在進行了n+1次比較之后建立了分區(qū)，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(shù)組A[1..n-1]進行排序。對規(guī)模減小了的嚴格遞增數(shù)組的排序會一直繼續(xù)到最后一個子數(shù)組A[n-2..n-1]。這種情況下，鍵值比較的總次數(shù)應該等于：
現(xiàn)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(shù)組，快速排序的平均鍵值比較次數(shù)記為Cavg(n)。假設分區(qū)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：
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)
}
}
