您是否想过快速排序为什么快？ 因为它是目前最快的排序算法之一。 但是，它仍然比冒泡，插入和选择排序要快，并且在所有情况下都可以快速运行。 在平均情况下，快速排序的复杂度为Θ（n log（n）），最差的是Θ（n2）。 当问题被分为几个小块时，这些块递归地分为更多的块和越来越多的块。 这可以看作是Θ（n log（n））复杂度。
快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下：
[1, 3, 2]
[1], [3, 2]
[1, 2], [3]
[1,2,3]
1、从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）；
2、重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
3、递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
function quickSort(arr) {
if(arr.length < 2) return arr
const pivot = arr.shift()
const leftOfPivot = []
const rightOfPivot = []
for(let i = 0; i < arr.length; i++) {
if(arr[i] <= pivot)
leftOfPivot.push(arr[i])
else
rightOfPivot.push(arr[i])
}
return [...quickSort(leftOfPivot), pivot, ...quickSort(rightOfPivot)]
}
我们利用递归函数和解构。 每当您编写递归函数时，始终首先定义一个递归的终止条件，在我们的案例中，如果数组少于两个元素，则意味着数组只有一个元素并且不需要排序，我们只返回arr。 如果数组大小大于2，我们首先使用shift()选取数据，这会从原始数组中删除第一个元素并返回它。
然后，我们需要两个数组来存储根据基准点排序的元素。
然后，我们迭代原始数组。则将原始数组中小于pivot的项目将其推到leftOfPivot []。否则在 rightOfPivot [] 数组中。
关键部分到了。 我们使用...进行解构，并使用leftOfPivot []和rightOfPivot []数组调用quickSort()以重复所有此过程。 所有这些单独的递归将一直运行，直到它们的数组大小小于2。每个递归最终将产生其自己的排序数组。