1，快速排序
快速排序通过分割值列，然后递归的对两个部分进行排序，从而实现对值列的排序。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序
首先任意选取一个数据（通常选用第一个数据）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序。
怎么实现呢？---
它的关键在于完成一趟快排后，基准元素在哪个位置，每次都选取一个分割列的第一个元素作为基准元素，来寻找用它来分割排序列后它自己所处的位置，编写一个
int findPartition(data,min,max)方法，用于使用data[min]作为基准元素把data[min]到data[max]分割为两个部分，并返回分割以后基准元素自己所在的位置索引。
在主函数里这样来调用：
public static void quickSort(Comparable[] data,int min,int max) {
int mid;
if(min
< max)
{
mid =
findPartition(data,min,max);
quickSort(data,min,mid-1);
quickSort(data,mid+1,max);
}
}
理解递归过程：：：if(min
< max)，实际上就是要将值列分割为单一的元素（递归的最深一层），在得到基准元素的位置min后，基准元素在数组中的位置就最终确定，剩下只对左右两侧的分割列
排序：quickSort(data,min,mid-1);
quickSort(data,mid+1,max);
下面来看最重要的实现部分，如何实现findPartition函数：
将第一个元素作为基准元素不要动，设两个指针left和right，left从左往右移动寻找比基准元素大的数，right从右往左移动寻找比基准元素小的数，当它们都找到对应的left和right的位置时，交换
这两个元素。重复这个过程，直到right
< left.这时，除基准元素外，从min+1到right的元素都比基准元素小，left到max的元素都比基准元素大。形成了这样一个序列：
基准元素（data[min]）
....比基准元素小的...... data[right] |
data[left] ......比基准元素大的
交换基准元素和data[right]即可得到 以基准元素为分割线的 左右两个分割列。
这里我把 排序递归的调用 与
分割值列和寻找分割位置（核心部分） 分开写成两个方法，为了显得逻辑更加清楚。
完整代码 ：
//快排:快排是一个递归的过程！！！！
public static void quickSort(Comparable[] data,int min,int max) {
int mid;
if(min
< max)
{
mid =
findPartition(data,min,max);
quickSort(data,min,mid-1);
quickSort(data,mid+1,max);
}
}
//快排的支持方法
public static int findPartition(Comparable[] data,int min,int max){
int
left,right;
Comparable temp,partitionelement;
left = min;right = max;
partitionelement = data[min];//partitionelement 是data[min]的一个副本
while(left
< right)
{
while(data[left].compareTo(partitionelement)
<= 0 && left < right)
left++;
while(data[right].compareTo(partitionelement)
> 0)
right--;
if(left
< right)
{
temp = data[left];
data[left] = data[right];
data[right] =temp;
}
}
temp = data[min];
data[min] = data[right];
data[right] = temp;
//错错误的写法，要的是把第一个元素和data[right]交换，而不是它的副本
//temp = data[right];
//data[right] = partitionelement;
//partitionelement = temp;
return
right;
}