设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序。值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。
一趟快速排序的算法是：
2）以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[0]；
3）从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索(j--)，找到第一个小于key的值A[j]，将值为key的项与A[j]交换；
4）从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将值为key的项与A[i]交换；
5）重复第3步
6）重复第3、4、5步，直到i=j； (3,4步中，没找到符合条件的值，即3中A[j]不小于key,4中A[j]不大于key的时候改变j、i的值，使得j=j-1，i=i+1，直至找到为止。找到符合条件的值，进行交换的时候i， j指针位置不变。另外，i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候，此时令循环结束）。
排序演示
假设用户输入了如下数组：
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下标
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0
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1
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2
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3
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4
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5
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数据
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6
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5
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7
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3
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8
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9
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我们取走了下标0的数据，于是，我们需要找到一个数字来替换他。由于我们要把所有比6小的数移动到左面，所以我们可以开始寻找比6小的数啦。别急，我们要按顺序找哦。不断递减j的值，我们发现下标3的数据比6小，于是把3移到下标0（实际是i指向的位置。代码中要用i，因为后面还会循环这个步骤，不用i的话第二次循环就会出问题。），数组和变量变成了以下状态：
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下标
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0
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1
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2
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3
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4
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5
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数据
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3
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5
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7
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3
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8
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9
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i=0 j=3 k=6
由于变量k已经储存了下标0的数据，所以我们可以放心的把下标0覆盖了。如此一来，下标3虽然有数据，但是相当于没有了，因为数据已经复制到别的地方了。于是我们再找一个数据来替换他。这次要变成找比k大的了，而且要从前往后找了。递加变量i，发现下标2是第一个比k大的，于是用下标2的数据7替换j指向的下标3的数据，数据状态变成下表：
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下标
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0
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1
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2
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3
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4
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5
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数据
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3
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5
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7
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7
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8
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9
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i=2 j=3 k=6
重复上面的步骤，递减变量j。这时，我们发现i和j“碰头”了：他们都指向了下标2。于是，循环结束，把k填回下标2里，即得到结果。
如果i和j没有碰头的话，就递加i找大的，还没有，就再递减j找小的，如此反复，不断循环。注意判断和寻找是同时进行的。
注意：这里的数据给的不太好，实际上这样排序以后不会得到最终结果，只会把比k大和比k小的数分到k的两边。（你可以想象一下i和j是两个机器人，数据就是大小不一的石头，先取走i前面的石头留出回旋的空间，然后他们轮流分别挑选比k大和比k小的石头扔给对面，最后在他们中间把取走的那块石头放回去，于是比这块石头大的全扔给了j那一边，小的全扔给了i那一边。只是这次运气好，扔完一次刚好排整齐。）为了得到最后结果，需要再次对下标2两边的数组分别执行此步骤，然后再分解数组，直到数组不能再分解为止（只有一个数据），才能得到正确结果。
java实现
public static void quickSort(int a[], int start, int end)
{ int i,j;
i = start;
j = end;
if((a==null)||(a.length==0))
return;
while(i<j){
while(i<j&&a[i]<=a[j]) //以数组start下标的数据为key，右侧扫描
j--;
if(i<j){ //右侧扫描，找出第一个比key小的，交换位置
int temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
}
while(i<j&&a[i]<a[j]) //左侧扫描（此时a[j]中存储着key值）
i++;
if(i<j){ //找出第一个比key大的，交换位置
int temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
}
}
if(i-start>1){
//递归调用，把key前面的完成排序
quickSort(a,0,i-1);
}
if(end-j>1){
quickSort(a,j+1,end); //递归调用，把key后面的完成排序
}
}
//////////////////////////// 方式二 //////////////////////////////// 更有效率点的代码： public <T extends Comparable<? super T>> T[] quickSort(T [] targetArr, int start, int end) { int i = start + 1, j = end; T key = targetArr[start]; SortUtil<T> sUtil = new SortUtil<T>(); if (start >= end) { return targetArr; } /* 从i++和j--两个方向搜索不满足条件的值并交换 * * 条件为：i++方向小于key，j--方向大于key */ while (true) { while (targetArr[j].compareTo(key) > 0) { j --; } while (targetArr[i].compareTo(key) < 0 && i < j) { i ++; } if(i >= j) { break; } sUtil.swap(targetArr, i, j); if(targetArr[i] == key) { j--; } else { i++; } } /* 关键数据放到‘中间’ */ sUtil.swap(targetArr, start, j); if(start < i - 1) { this.quickSort(targetArr, start, i - 1); } if(j + 1 < end) { this.quickSort(targetArr, j + 1 , end); } return targetArr; } ////////////////方式三：减少交换次数，提高效率///////////////////// private <T extends Comparable<? super T>> void quickSort(T[] targetArr, int start, int end) { int i = start, j = end; T key = targetArr[start]; while(i < j) { //按 j -- 方向遍历目标数组，直到比 key 小的值为止 while(j > i && targetArr[j].compareTo(key) >= 0) { j --; } if(i < j) { // targetArr[i] 已经保存在key中，可将后面的数填入 targetArr[i] = targetArr[j]; } //按 i ++ 方向遍历目标数组，直到比 key 大的值为止 while(i < j && targetArr[i].compareTo(key) < 0) { i ++; } if(i < j) { // targetArr[j] 已保存在targetArr[i]中，可将前面的值填入 targetArr[j] = targetArr[i]; } } // 此时 i == j targetArr[i] = key; if(i - start > 1) { // 递归调用，把key前面的完成排序 this.quickSort(targetArr, start, i - 1); } if(end - j > 1) { // 递归调用，把key后面的完成排序 this.quickSort(targetArr, j + 1, end); } }
运行结果：27 38 13 49 76 97 65快速排序就是递归调用此过程——在以49为中点分割这个数据序列，分别对前面一部分和后面一部分进行类似的快速排序，从而完成全部数据序列的快速排序，最后把此数据序列变成一个有序的序列，根据这种思想对于上述数组A的快速排序的全过程如图6所示：初始状态 {49 38 65 97 76 13 27} 进行一次快速排序之后划分为 {27 38 13} 49 {76 97 65} 分别对前后两部分进行快速排序{27 38 13} 经第三步和第四步交换后变成 {13 27 38} 完成排序。{76 97 65} 经第三步和第四步交换后变成 {65 76 97} 完成排序。图示