针对冒泡排序我们进行一次优化，就引进了高速排序在此基础上进行优化
基本思想：
任取一个记录（如第一个）作为 枢轴或支点，设其keyword为pivotkey。
在一趟排序后。全部比它小的记录一律前放，比它大的记录一律后放，形成左右两个子表，将枢轴放在分界处的位置；
然后。分别对各子表又一次选择枢轴，并依此规则调整。直到每一个子表的元素仅仅剩一个。排序完毕。
详细操作
（1）附设两个指针low和high，初始时分别指向表的上限和下限。设枢轴记录的keyword为pivotkey（第一趟时，low=1。high=L.length）
（2）从表的最右側位置。依次向左搜索找到第一个keyword小于pivotkey的记录和枢轴记录交换。
详细操作：当
low<high时。若high所指纪录的keyword大于等于pivotkey，则向左移动指针high（即–high）。否则high所指纪
录与枢轴纪录交换。
（3）然后再从表的左側位置。依次向右搜索第一个keyword大于pivotkey的记录和枢轴记录交换。详细操作：当low<high时，若low所指记录的keyword小等于pivotkey，则向右移动指针low（即++low），否则low所指记录与枢轴记录交换。
（4）反复（2）（3）步骤，直到low和high相等为止，此时low或high的位置即为枢轴在此趟排序中的终于位置。原表被分成两个子表。
每一趟的子表的形成是採用从两头向中间交替式逼近法；
因为每趟中对各子表的操作都类似。可採用递归算法。
int Partition(SqList &L,int low,int high) { L.r[0]=L.r[low]; pivotkey=L.r[low].Key; while(low<high) { while(low<high&&L.r[high].Key>=pivotkey)--high; L.r[low]=L.r[high]; while(low<high&&L.r[low].key<pivotkey)++low; } L.r[high]=L.r[low]; return low; } void QSort(SqList &L,int low,int high) { if(low<high) { pivotloc=Partition(L,low,high); QSort(L,low,pivotloc-1); QSort(L,pivotloc+1,high); } } void QuickSort() { QSort(L,1,L.length); }
算法分析能够证明，平均计算时间是O(nlog2n)。
实验结果证明：就平均计算时间而言，高速排序是我们所学习的全部内排序方法中最好的一个。
高速排序是递归的，须要有一个栈存放每层递归调用时參数（新的low和high）。
最大递归调用层次数与递归树的深度一致。因此要求存储开销为O(log2n)。
最好：划分后，左側右側子序列的长度同样
最坏：从小到大排好序。递归树成单支树，每次划分仅仅得到一个比上一次少一个对象的子序列。必须经过n-1
趟才干把全部对象定位，并且第i趟须要经过n-i次关键码比較才干找到第i个对象的安放位置
时间效率：O(nlog2n)—-每趟确定的元素呈指数添加
空间效率:O(log2n)—–递归要用到栈空间
稳定性:不稳定—–可选任一元素为支点。