1、快速排序穩定性

快速排序是不穩定的演算法，它不滿足穩定演算法的定義。 演算法穩定性 -- 假設在數列中存在a[i]=a[j]，若在排序之前，a[i]在a[j]前面；並且排序之後，a[i]仍然在a[j]前面。則這個排序演算法是穩定的！  

2、快速排序時間複雜度

快速排序的時間複雜度在 最壞情況下是O(N²)， 平均的時間複雜度是O(N*lgN)。 這句話很好理解：假設被排序的數列中有N個數。遍歷一次的時間複雜度是O(N)，需要遍歷多少次呢？ 至少lg(N+1)次，最多N次。 (01) 為什麼最少是lg(N+1)次？快速排序是採用的分治法進行遍歷的，我們將它看作一棵二叉樹，它需要遍歷的次數就是二叉樹的深度，而根據完全二叉樹的定義，它的深度至少是lg(N+1)。因此，快速排序的遍歷次數最少是lg(N+1)次。 (02) 為什麼最多是N次？這個應該非常簡單，還是將快速排序看作一棵二叉樹，它的深度最大是N。因此，快讀排序的遍歷次數最多是N次。  

3、示例

// golang
func quickSort(arr []int, start, end int) {
    if start < end {
        i, j := start, end
        key := arr[(start+end)/2]
        for i <= j {
            for arr[i] < key {
                i++
            }
            for arr[j] > key {
                j--
            }
            if i <= j {
                arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
                i++
                j--
            }
        }

        if start < j {
            quickSort(arr, start, j)
        }
        if end > i {
            quickSort(arr, i, end)
        }
    }
}

4、演算法流程分析

快速排序(Quick Sort)使用分治法策略。 它的基本思想是： 選擇一個基準數，通過一趟排序將要排序的資料 分割成獨立的兩部分；其中 一部分的所有資料都比另外一部分的所有資料都要小。然後，再按此方法對這兩部分資料分別進行快速排序，整個排序過程可以遞迴進行，以此達到整個資料變成有序序列。 快速排序流程：

1. 從數列中挑出一個基準值。
2. 將所有比基準值小的擺放在基準前面，所有比基準值大的擺在基準的後面(相同的數可以到任一邊)；在這個分割槽退出之後，該基準就處於數列的中間位置。
3. 遞迴地把"基準值前面的子數列"和"基準值後面的子數列"進行排序。

  下面以數列a={30,40,60,10,20,50}為例，演示它的快速排序過程(如下圖)。 上圖只是給出了第1趟快速排序的流程。在第1趟中，設定x=a[i]，即x=30。 (01) 從"右 --> 左"查詢小於x的數：找到滿足條件的數a[j]=20，此時j=4；然後將a[j]賦值a[i]，此時i=0；接著從左往右遍歷。 (02) 從"左 --> 右"查詢大於x的數：找到滿足條件的數a[i]=40，此時i=1；然後將a[i]賦值a[j]，此時j=4；接著從右往左遍歷。 (03) 從"右 --> 左"查詢小於x的數：找到滿足條件的數a[j]=10，此時j=3；然後將a[j]賦值a[i]，此時i=1；接著從左往右遍歷。 (04) 從"左 --> 右"查詢大於x的數：找到滿足條件的數a[i]=60，此時i=2；然後將a[i]賦值a[j]，此時j=3；接著從右往左遍歷。 (05) 從"右 --> 左"查詢小於x的數：沒有找到滿足條件的數。當i>=j時，停止查詢；然後將x賦值給a[i]。此趟遍歷結束！ 按照同樣的方法，對子數列進行遞迴遍歷。最後得到有序陣列！