快速排序（Quicksort）是对
冒泡排序的一种改进，由东尼·霍尔在1960年提出。 快速排序是指通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序。整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
分类
排序算法
数据结构
不定
最坏空间复杂度
根据实现的方式不同而不同
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。
步骤为：
从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），
重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（相同的数可以到任何一边）。在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
递归地（recursively）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归到最底部时，数列的大小是零或一，也就是已经排序好了。这个算法一定会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
在简单的
伪代码中，此算法可以被表示为：
function quicksort(q)
{
var list less, pivotList, greater
if length(q) ≤ 1
return q
else
{
select a pivot value pivot from q
for each x in q except the pivot element
{
if x<pivot then add x to less
if x ≥ pivot then add x to greater
}
add pivot to pivotList
return concatenate(quicksort(less), pivotList, quicksort(greater))
}
}
原地（in-place）分区的版本
上面简单版本的缺点是，它需要的额外存储空间，也就跟归并排序一样不好。额外需要的存储器空间配置，在实际上的实现，也会极度影响速度和缓存的性能。有一个比较复杂使用原地（in-place）分区算法的版本，且在好的基准选择上，平均可以达到空间的使用复杂度。
function partition(a, left, right, pivotIndex)
{
pivotValue = a[pivotIndex]
swap(a[pivotIndex], a[right]) // 把pivot移到结尾
storeIndex = left
for i from left to right-1
{
if a[i]<= pivotValue
{
swap(a[storeIndex], a[i])
storeIndex = storeIndex + 1
}
}
swap(a[right], a[storeIndex]) // 把pivot移到它最後的地方
return storeIndex
}
这是原地分区算法，它分区了标示为"左边（left）"和"右边（right）"的序列部分，借由移动小于的所有元素到子序列的开头，留下所有大于或等于的元素接在他们后面。在这个过程它也为基准元素找寻最后摆放的位置，也就是它回传的值。它暂时地把基准元素移到子序列的结尾，而不会被前述方式影响到。由于算法只使用交换，因此最后的数列与原先的数列拥有一样的元素。要注意的是，一个元素在到达它的最后位置前，可能会被交换很多次。
一旦我们有了这个分区算法，要写快速排列本身就很容易：
procedure quicksort(a, left, right)
if right>left
select a pivot value a[pivotIndex]
pivotNewIndex := partition(a, left, right, pivotIndex)
quicksort(a, left, pivotNewIndex-1)
quicksort(a, pivotNewIndex+1, right)
这个版本经常会被使用在命令式语言中，像是C语言。
快速排序
快速排序是
二叉查找树（二叉搜索树）的一个空间最优化版本。不是循序地把数据项插入到一个明确的树中，而是由快速排序组织这些数据项到一个由递归调用所隐含的树中。这两个算法完全地产生相同的比较次数，但是顺序不同。对于排序算法的稳定性指标，原地分区版本的
快速排序算法是不稳定的。其他变种是可以通过牺牲性能和空间来维护稳定性的。