下面為一段普通的快速排序代碼
（1）隨機性
快速排序算法有較壞的情況，例如9、8、7、6、5、4、3、2、1這樣一個序列，此時用快速排序則效率很低。
因此，可以編寫shuffle函數打亂數組。
shuffle函數
（2）采用三向切分
在實際應用中，數組中可能存在著大量的重復元素，對重復元素進行排序沒有任何意義。Dijkstra的三向切分解法思想如下圖所示。他使用了lt和gt指針，令[lo,...,lt-1]的元素都下于v，[gt+1,...,hi]的元素都大于v。
1、a[i]<v , swap(a[lt],a[i]) , lt++ , i++
2、a[i]>v , swap(a[gt],a[i]) , gt--
3、a[i]==v , i++
三項切分思想
下圖為三向切分處理數組的過程：
（3）小規模數組采用直接插入排序
在快速排序遞歸的過程中，處理小規模數組時，需要多次的遞歸，執行更小的數組，導致此時快速排序沒有直接插入排序的效率高。因此將sort()中語句
if (hi <= lo) return;
替換成下面這條語句：
if ( hi <= lo + M) { Insertion.sort(a, lo, hi); return;}
其中M的最佳取值需要根據具體環境而定。
（4）設置哨兵
在插入排序時，在數組0號元素存放哨兵，可以去除判斷指針是否小于數組的最低位的判斷。
（5）個人想法
在之前的學習中，學過歸并排序，它的復雜度為O(nlogn)，但是快速排序優化不采用歸并排序而采用三向切分，個人有以下兩點想法：
1、歸并排序對重復數據的處理性能不穩定。通過測試，隨機數組長度為100000000，數字范圍為[0,200)，自頂向下的歸并排序消耗時間為14427ms，三向切分消耗時間為13000ms。
2、小數組采用直接插入排序時，M的取值在5~15之間性能較好，此時若對直接插入排序采用歸并，意義不大，可能還會因為遞歸導致效率降低。
（6）代碼實現
