快速排序
快速排序通过分割值列，然后递归的对两个部分进行排序，从而实现对值列的排序。它的基本思想是：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
首先任意选取一个数据（通常选用第一个数据）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。
怎么实现呢？---
它的关键在于完成一趟快排后，基准元素在哪个位置，每次都选取一个分割列的第一个元素作为基准元素，来寻找用它来分割排序列后它自己所处的位置，编写一个
int findPartition(data,min,max)方法，用于使用data[min]作为基准元素把data[min]到data[max]分割为两个部分，并返回分割以后基准元素自己所在的位置索引。
在主函数里这样来调用：
public static void quickSort(Comparable[] data,int min,int max) {
int mid;
if(min < max)
{
mid = findPartition(data,min,max);
quickSort(data,min,mid-1);
quickSort(data,mid+1,max);
}
}
理解递归过程：：：if(min < max)，实际上就是要将值列分割为单一的元素（递归的最深一层），在得到基准元素的位置min后，基准元素在数组中的位置就最终确定，剩下只对左右两侧的分割列
排序：quickSort(data,min,mid-1); quickSort(data,mid+1,max);
下面来看最重要的实现部分，如何实现findPartition函数：
将第一个元素作为基准元素不要动，设两个指针left和right，left从左往右移动寻找比基准元素大的数，right从右往左移动寻找比基准元素小的数，当它们都找到对应的left和right的位置时，交换
这两个元素。重复这个过程，直到right < left.这时，除基准元素外，从min+1到right的元素都比基准元素小，left到max的元素都比基准元素大。形成了这样一个序列：
基准元素（data[min]） ....比基准元素小的...... data[right] | data[left] ......比基准元素大的
交换基准元素和data[right]即可得到 以基准元素为分割线的 左右两个分割列。
这里我把 排序递归的调用 与 分割值列和寻找分割位置（核心部分） 分开写成两个方法，为了显得逻辑更加清楚。
//快排:快排是一个递归的过程！！！！
public static void quickSort(Comparable[] data,int min,int max) {
int mid;
if(min < max)
{
mid = findPartition(data,min,max);
quickSort(data,min,mid-1);
quickSort(data,mid+1,max);
}
}
//快排的支持方法
public static int findPartition(Comparable[] data,int min,int max){
int left,right;
Comparable temp,partitionelement;
left = min;right = max;
partitionelement = data[min];//partitionelement 是data[min]的一个副本
while(left < right)
{
while(data[left].compareTo(partitionelement) <= 0 && left < right)
left++;
while(data[right].compareTo(partitionelement) > 0)
right--;
if(left < right)
{
temp = data[left];
data[left] = data[right];
data[right] =temp;
}
}
temp = data[min];
data[min] = data[right];
data[right] = temp;
//错错误的写法，要的是把第一个元素和data[right]交换，而不是它的副本
//temp = data[right];
//data[right] = partitionelement;
//partitionelement = temp;
return right;
}
归并排序
归并排序也是一个递归的实现，其关键在于合并两个有序集：
void merge(Comparable[] data,int min,int mid,int max)
数组data从min到mid有序，从mid+1到max有序，合并这两部分，使得从min到max有序，且这个有序序列仍然放在data的从min到max下标里。
这样来递归调用：
//归并排序：归并是一个递归的过程，其关键部分在于合并2个有序集
public static void mergSort(Comparable[] data,int min,int max){
int mid = (min + max)/2;
//递归的过程
if(max > min){
mergSort(data,min,mid);
mergSort(data,mid+1,max);
merge(data,min,mid,max);
}
}
理解递归的过程：每次merg一次，在data原来的那一段位置上把data排好序了，不影响其他位置。
下面来实现关键部分，在data里合并min到mid，mid+1到max两个有序集，合并后位置仍放到min到max上，借助于申请一个与data大小相等的空间！！！
这个地方开始没有想清楚：应该是Comparable[] temp = new Comparable[max+1];
而不是Comparable[] temp = new Comparable[max - min + 1];想一想为什么？ 因为max是下标， max - min + 1 肯定会出现数组越界错误！
每递归一次就会调用一次merge，实际上temp每次都会重新分配一下，利用temp把data从min到max排好序，并放在data的这一段位置上
完整代码：
//归并排序：归并是一个递归的过程，其关键部分在于合并2个有序集
public static void mergSort(Comparable[] data,int min,int max){
int mid = (min + max)/2;
//递归的过程
if(max > min){
mergSort(data,min,mid);
mergSort(data,mid+1,max);
merge(data,min,mid,max);
}
}
//支持方法：合并2个有序集，借助于申请一个与两个有序集大小之和相等的空间。
public static void merge(Comparable[] data,int min,int mid,int max){
Comparable[] temp = new Comparable[max+1];
//Comparable[] temp = new Comparable[max - min + 1];错误！！！
int begin1 = min;
int begin2 = mid + 1;
int index = min;//注意index是从min开始的！！！
while(begin1 <= mid && begin2 <= max){
if(data[begin1].compareTo(data[begin2]) < 0)
temp[index++] = data[begin1++];
else
temp[index++] = data[begin2++];
}
if(begin1 > mid)
for(int i = begin2;i <= max;i++)
temp[index++] = data[i];
if(begin2 > max)
for(int i = begin1;i <= mid;i++)
temp[index++] = data[i];
for(int i = min;i <= max;i++)//对应的位置！！！！
data[i] = temp[i];
}
}
这个程序调试了半天才好，主要还是没把递归的过程想清楚，data在每次递归的过程中不能被覆盖，它排好了序的部分就不能动了！！！
另外就是temp申请空间这个地方，是max+1，而不是max-min+1的大小，否则会导致数组越界
刚才代码效果乱了，悲剧 ，又重新复制了一遍，耽误了半天时间。
好了，有空再写个性能的比较总结。
Q.E.D.