快速排序比选择排序更快，采用了分而治之(divide and conquer, D&C)的递归式问题解决方案。

一、过程：

     1. 若序列中元素数量<=1，那么就没有排序的必要，直接返回该序列即可；

     2. 如果>1:

        2.1. 第一步，找出基准值，即以该元素为分界点；

        2.2. 第二步，分区，比基准值小的分在基准值左边，大的在右边，左右两组称为子数组；

    3. 子数组有序还是无序：

        3.1. 有序，直接合并——左边数组+基准值+右边数组。Eg: [10, 15] + [33] + [ ]

        3.2 无序，对子数组又采用1—3的方法进行递归；

二、代码：

def quickSort(arr):
    if len(arr) < 2:       # 如果序列元素个数小于2（即1或者0），就没必要排序，直接返回原序列
        return arr
    else:
        pivot = arr[0]     # 设定基准值
        less = [i for i in arr[1:] if i <= pivot]  # 分区，小于基准值的，在左边，称为子数组，同理右边
        greater = [i for i in arr[1:] if i>pivot]

        return quickSort(less) + [pivot] + quickSort(greater)  # 若子数组已经有序，这是最好的情况，直接左子数组+基准值+右子数组
                                                               # 若子数组无序，则递归，重复前面步骤
print(quickSort([3,1,9,5,7]))

三、输出：

[1, 3, 5, 7, 9]