关于快速排序的函数式实现
函数式编程就像是数学中的函数调用，可以将函数反复嵌套调用，一般的调用思路是将问题转化为复杂函数，将复杂函数一步步简单化，从顶向下细化函数，最终解决问题。
在函数式编程中，使用map、reduce、fliter、递归等方法，避免使用for、while，这样会避免很多诸如i，j，k等复杂的循环控制变量，而且也更加利于理解，因为传统的过程、面向对象的编程方式是计算机解释性的，是符合计算机理解的表达形式，所以有许多的循环控制变量、状态控制变量等，对于编程人员来讲无疑是最为晦涩难懂的地方，人类相对较容易理解，数学上的函数嵌套调用的方式。
下文介绍一种函数式编程实现的快速排序。
函数式
def qSort(arr: list):
if len(arr) > 0:
# 获得以首元素为基准的左边较小的序列
l = list(filter(lambda x: x <= arr[0], arr[1:]))
# 获取以首元素为基准的右边较大的序列
r = list(filter(lambda x: x > arr[0], arr[1:]))
# 递归排序左边序列
ll = qSort(l)
# 递归排序右边序列
rr = qSort(r)
# 结果合并
t = []
# 按照 左边序列（较小） 首元素 右边序列（较大）合并
t.extend(ll)
t.append(arr[0])
t.extend(rr)
return t
else:
# 如果分解到空序列
return []
过程式
过程式编程需要定义两个独立的函数，对每一次的快排的方式进行定义（partion），对待排数组的分解模式进行定义（qSort）。
def partion(arr,l,r):
key = arr[l]
low = l
high = r
while low < high:
while low < high and arr[high] >= key:
high = high - 1
arr[low] = arr[high]
while low < high and arr[low] <= key:
low = low + 1
arr[high] = arr[low]
arr[low] = key
return low
def qSort(arr, l ,r):
if l < r:
low = partion(arr, l, r)
qSort(arr, l, low - 1)
qSort(arr, low + 1, r)
从上文可以看出过程式编程的qSort含有大量的循环控制变量，以及状态变量，其实这些变量都是为了实现过程式编程的中间变量，和快速排序的主体思想是无关的不易理解，反观函数式编程的代码十分简洁，表达巨清楚，无无关循环控制变量以及状态变量。且函数式编程易于转化为多线程程序。
