/**
* 实现了递归的快排主例程, internal quicksort method that makes recrusive calls
*
* @param arr
* an array of comparable items
* @param left
* the left-most index of subarray
* @param right
* the right-most index of subarray
*/
private static <T extends Comparable<? super T>> void quickSort(T[] arr,
int left, int right) {
if(left + CUTOFF <= right)
{
T pivot = media3(arr, left, right);
//begin partitoning
int i = left, j = right - 1;//在media3中已经将比pivot小的元素放到了a[left]上，把pivot放到了arr[right-1]上,故下面的while中是 ++i 和 --j
for(;;)
{
while(arr[++i].compareTo(pivot) < 0){}
while(arr[--j].compareTo(pivot) > 0){}
if(i < j)
swapReference(arr, i, j);
else
break;
}
swapReference(arr, i, right - 1);//restore pivot
quickSort(arr, left, i - 1);
quickSort(arr, i + 1, right);
}else
//Do an insertion sort on the subarray
insertSort(arr, left, right);
}
}
①第3行CUTOFF定义当数组中元素个数为10以下时，采用插入排序。
②第11行的quickSort方法是快排对外提供的接口
③第26行的media3方法实现了三数取中选取枢轴元素。其实，它不仅仅返回了枢轴元素，它还改变了原数组：
1) 它将三个数中最大的那个数放在了数组末尾arr[right]---（比枢轴小的放在枢轴元素左边）
2) 它将三个数中最小的那个数放在了数组的开头arr[left]---（比枢轴大的放在枢轴元素右边）
3) 它将三个数中的中间那个数（枢轴元素）放在了 arr[right-1]位置处！！！---（在第71-72行选取是否交换元素时可以不受枢轴影响）
这是快排算法实现的技巧。
④第61行的quickSort方法则是实现快速递归分割的主例程。首先在第65行选取枢轴元素，第71行，在数组左边寻找比枢轴元素大的元素；第72行，在数组右边寻找比枢轴元素小的元素，第73-74行将之进行交换。可以看出，这些语句实现得非常精巧：在循环中只有自增和自减操作，以及判断语句，因此执行速度是很快的。
在media3中已经将比pivot小的元素放到了a[left]上，把pivot放到了arr[right-1]上,故下面的while中是 ++i 和 --j
⑤第73行if语句 当 i > j 时 表示一趟快排已经结束，第78行将枢轴元素放到它的最终位置。对于快排而言，每进行一趟，枢轴元素的位置就被唯一确定下来，以后都不再变。
⑥第79 和 80行，对枢轴元素左右两个的子数组递归调用。这样，将原问题，划分成了两个子问题。
可以写出它们的递归表达式：T(N)=T(i)+T(N-i-1)+O(N)
⑦当 快速排序划分的子数组足够小时（CUTOFF），不再采用快速排序，而是用插入排序。这样，进一步优化了快速排序的速度。
用到的插入排序实现如下：
private static <T extends Comparable<? super T>> void insertSort(T[] a, int left ,int right){
for(int p = left + 1; p <= right; p++)
{
T tmp = a[p];//保存当前位置p的元素，其中[0,p-1]已经有序
int j;
for(j = p; j > 0 && tmp.compareTo(a[j-1]) < 0; j--)
{
a[j] = a[j-1];//后移一位
}
a[j] = tmp;//插入到合适的位置
}
四，快速排序算法复杂度分析
①快速排序的时间复杂度与枢轴元素的选取息息相关。平均情况下，时间复杂度为O(NlogN)，最坏情况下为O(N^2)