1. 使用策略

分治策略

2. 优点

在原址排序，空间复杂度低；

3. 复杂度

时间复杂度：

最优O(nlgn)   最坏O(n^2)   平均O(nlgn)

空间复杂度：

最优O(lgn) 最坏O(n) 平均（lgn）

4. 算法解析

关键：将数组按照某个中心值进行分割；中心值左侧均小于中心值，中心值右侧均大于中心值；

   方法(partition)：
   1. 设两个边界值,来表示数组的索引区间；[lo, hi)=>lo=0, hi=A.length 
   2. 将数组最后一个值设为中心值
   3. 左侧设一个遍历索引,从i=0开始遍历；
      如果A[i]比中心值大，和右侧开始遍历的值交换,然后再次比较该位置的值和中心值的大小；
      否则移动遍历索引，相当于将其归入已排序子数组[lo, i)。
   4. 右侧设一个遍历索引j, 每次被交换后，j向前移动一位，遍历后的数组归为[j,hi-1)；
   5. 当i===j时，遍历结束；因为j位于第二个区间，则将其与最后的中心值交换;返回j
   6. 左右两侧的子数组递归调用该方法

代码实现：

function swap(A, i, j) {// 比[a,b]=[b,a]效率高
  let temp = A[i];
  A[i] = A[j];
  A[j] = temp;
}
//返回中心值最后所在位置；同时已经排序
function partition(A, lo, hi) {
  const pivot = A[hi-1];
  let i = lo, j = hi-1;
  while(i!==j) {
    if (A[i] < pivot) {
      i++;
    } else {
      swap(A, i, --j);
    }
  }
  swap(A, j, hi-1);
  return j;
}
function qsort(A, lo=0, hi=A.length) {
  if(hi-lo <=1) return;
  const p = partition(A,lo,hi);
  qsort(A, lo, p);
  qsort(A, p+1, hi);
}

代码测试：

const A = [12,65,10,45,34,89,56];
qsort(A);
console.log(A);
// 打印结果
[10, 12, 34, 45, 56, 65, 89]