快排的原理不详细叙述了，这里的重点是如何利用协程提高快排的速度：
快排利用分治的思想，这里数组/切片分为两个部分，左边比哨兵小，右边比哨兵大，然后递归执行快排函数，这里有个很重要的因素是如果递归调用的时候用协程执行，左半部分数组和右半部分的数组分别传入作参数，所以不用考虑数据的同步问题。效果就像是一个协程调2个，两个调4个，4个调8个。时间复杂度会明显降低。
使用线程快排和使用协程快排会有什么区别，由于系统限制，线程的创建是有限的，当数组长度一旦很大，速度回明显降低，但是协程不会，测试了一个100w的随机数数组，排序的时间也只是在10ms左右。
测试如下：
package main
import "math/rand"
import "fmt"
import "time"
func quickSort(values []int,left,right int){
temp:=values[left]
p:=left
i,j:=left,right
for i<=j{
for j>=p && values[j]>=temp{
j--
}
if j>=p{
values[p]=values[j]
p=j
}
for i<=p && values[i]<=temp{
i++
}
if i<=p{
values[p]=values[i]
p=i
}
}
values[p]=temp
if p-left>1{
quickSort(values,left,p-1)
//go quickSort(values,left,p-1)
}
if right-p>1{
quickSort(values,p+1,right)
//go quickSort(values,p+1,right)
}
}
func QuickSort(values []int){
quickSort(values,0,len(values)-1)
}
func main(){
ceshi :=make([]int,10000)
for i:=0 ; i<100; i++ {
ceshi[i]=rand.Intn(100)
}
start_time :=time.Now()
QuickSort(ceshi)
end_time :=time.Since(start_time)
fmt.Println("after sort",ceshi)
fmt.Println("count time ",end_time)
}
使用协程的时间在1ms左右，不适用协程的时候在40ms作用，这里有一点不严谨的是两次都是不一样的随机数组，会有点差异，但是这是数量级的差异。
结论，使用协程的快排，能明显提高快排速度。
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