前言

如果想深入了解的话建议先看看算法概述

为了方便用来测试的数组一成不变，我们可以来一个随机数组

const arr = []
const arrLength = 11 //可以随机长度 Math.floor(Math.random() * 30) + 1
for (let i = 0; i < arrLength; i++) {
    arr.push(Math.floor(Math.random() * 99) + 1)
}
console.log(arr, 'arr')

算法描述

来到快排了，面试中最常见面的排序之一，这个排序比前面的要复杂些，先简单说一次思路

快排主要的思想是分治法，从数组中取出一个元素的值（默认我们取第一个元素）当基准（分界值），把数组中比基准值小的放左边，比基准值大的放右边，这样形成左边一个数组，右边一个数组

接着，我们按照上面的方式继续分治左右的这两个数组，直到左右两边的元素没法再分

下面我们来看图，看看如何比较基准来分成两组的

动图演示

定第一项的值39为基准，并空出位置（为了更形象）
先从右边开始比较大小，不小于39的略过，比较从右往左的下一个，小于39的时候，则把值赋予空位，并记录下此时的位置为right
接着从左边开始比较，不大于39的略过，比较从左往右的下一个，大于39的时候，则把值赋予空位，并记录下此时的位置为left
再接着从右边开始上面的操作，直到left和right相遇（即left不小于right了），到此，把数组分成了以基准（39）为分界线的两个数组了
然后我们再进行新一轮的基准定义，重复以上操作，直到分无可分

在这里插入图片描述
从上图可以看出，这个个过程是一个树状图的结构，一旦涉及树状图，那我们的函数思想就是递归了（不了解递归的自行百度）

代码实现

//快速
function quickSort(arr) {
	//定义一个递归函数
    const recursion = (arr, left = 0, right = arr.length - 1) => {
        if (left < right) { //过程5：此时left===right,分无可分，则代表整个递归循环着结束
            let i = left, j = right, pivot = arr[i];
            while (i < j) { //过程4：i与j相遇则结束此次递归循环，此时i===j

				//i++和j--是参与完逻辑运算后才自增，不太熟悉的同学可以去看看i++和++i的区别
                while (i < j && arr[j] > pivot) j--
                if (i < j) arr[i++] = arr[j]  //这里用i++，被换过来的必然比x小，赋值后直接让i自加，不用再比较，可以提高效率，下同
                while (i < j && arr[i] < pivot) i++
                if (i < j) arr[j--] = arr[i]
            }
            arr[i] = pivot
            recursion(arr, left, i - 1) //继续左边数组的分治
            recursion(arr, i + 1, right) //继续右边数组的分治
        }
    }
    recursion(arr)
    return arr
}
console.log(quickSort(arr), 'quickSort arr')