快速排序(QuickSort)
划分的关键是要求出基准记录所在的位置pivotpos,编程时候的关键点
快速排序：
既然能把冒泡KO掉，马上就激起我们的兴趣，tnd快排咋这么快，一定要好好研究一下。
首先上图： 
从图中我们可以看到：
left指针，right指针，base参照数。
其实思想是蛮简单的，就是通过第一遍的遍历（让left和right指针重合）来找到数组的切割点。
第一步：首先我们从数组的left位置取出该数（20）作为基准（base）参照物。
第二步：从数组的right位置向前找，一直找到比（base）小的数，
如果找到，将此数赋给left位置（也就是将10赋给20），
此时数组为：10，40，50，10，60，
left和right指针分别为前后的10。
第三步：从数组的left位置向后找，一直找到比（base）大的数，
如果找到，将此数赋给right的位置（也就是40赋给10），
此时数组为：10，40，50，40，60，
left和right指针分别为前后的40。
第四步：重复“第二,第三“步骤，直到left和right指针重合，
最后将（base）插入到40的位置，
此时数组值为： 10，20，50，40，60，至此完成一次排序。
第五步：此时20已经潜入到数组的内部，20的左侧一组数都比20小，20的右侧作为一组数都比20大，
以20为切入点对左右两边数按照"第一，第二，第三，第四"步骤进行，最终快排大功告成。
快速排序具有最好的平均性能（average behavior），但最坏性能（worst case behavior）和插入排序
相同，也是O(n^2)。比如一个序列5,4,3,2,1，要排为1,2,3,4,5。按照快速排序方法，每次只会有一个数据进入正确顺序，不能把数据分成大小相当的两份，很明显，排序的过程就成了一个歪脖子树，树的深度为n，那时间复杂度就成了O(n^2)。尽管如此，需要排序的情况几乎都是乱序的，自然性能就保证了。据书上的测试图来看，在数据量小于20的时候，插入排序具有最好的性能。当大于20时，快速排序具有最好的性能，归并(merge sort)和堆排序(heap sort)也望尘莫及，尽管复杂度都为nlog2(n)。
1、算法思想
快速排序是C.R.A.Hoare于1962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)。
（1） 分治法的基本思想
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。
（2）快速排序的基本思想
设当前待排序的无序区为R[low..high]，利用分治法可将快速排序的基本思想描述为：
①分解：
在R[low..high]中任选一个记录作为基准(Pivot)，以此基准将当前无序区划分为左、右两个较小的子区间R[low..pivotpos-1)和R[pivotpos+1..high]，并使左边子区间中所有记录的关键字均小于等于基准记录(不妨记为pivot)的关键字pivot.key，右边的子区间中所有记录的关键字均大于等于pivot.key，而基准记录pivot则位于正确的位置(pivotpos)上，它无须参加后续的排序。
注意：
划分的关键是要求出基准记录所在的位置pivotpos。划分的结果可以简单地表示为(注意pivot=R[pivotpos])：
R[low..pivotpos-1].keys≤R[pivotpos].key≤R[pivotpos+1..high].keys
其中low≤pivotpos≤high。
②求解：
通过递归调用快速排序对左、右子区间R[low..pivotpos-1]和R[pivotpos+1..high]快速排序。
③组合：
因为当"求解"步骤中的两个递归调用结束时，其左、右两个子区间已有序。对快速排序而言，"组合"步骤无须做什么，可看作是空操作。
实现代码如下：
1 def parttion(v, left, right):
2 key = v[left]
3 low = left
4 high = right
5 while low < high:
6 while (low < high) and (v[high] >= key):
7 high -= 1
8 v[low] = v[high]
9 while (low < high) and (v[low] <= key):
10 low += 1
11 v[high] = v[low]
12 v[low] = key
13 return low
14 def quicksort(v, left, right):
15 if left < right:
16 p = parttion(v, left, right)
17 quicksort(v, left, p-1)
18 quicksort(v, p+1, right)
19 return v
20
21 s = [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
22 print("before sort:",s)
23 s1 = quicksort(s, left = 0, right = len(s) - 1)
24 print("after sort:",s1)
运行结果：
before sort: [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6] after sort: [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 8, 9, 11, 15]