我们先来感受一下挖坑法的思路： 

经过上面的图片分析，我们可以感受到挖坑法和hoare版本并没有太多本质上的区别（hoare版本的思路及代码在我的上一篇博客已经写过，这里我就不再赘述了），只不过挖坑法似乎更易理解，且我们在写代码的时候也会感觉到与hoare相比，它的坑会比较少，接下来我们来剖析代码加深理解。

这两张图片中第一张是挖坑法的核心，我们重点来讲第一张的核心部分（第二张图片的内容我也在上一篇博客中展示过了）。

不过在这里我们先穿插一个上次没有讲过的小模块，也算是一种小优化，就是GetMidi这个接口。

这个接口的作用就是找首元素、中间元素和尾元素的中间值，为什么要这么做呢？这是因为如果左边的值是最小值且较为有序，那么它的时间复杂度会很接近最坏的情况。为了尽量避免我们就可以来写一个小接口进行优化，找中间值的函数相信大家都会写，这里我就不过多讲解了。

挖坑法的形式还是采用类二叉树的思想去进行递归，那么单趟怎么来实现就是我们要思考的问题。

代码剖析

为了方便我把代码再放到这里来

首先，我们用mid来标记中间值的下标，然后将mid的数据跟首元素的数据进行交换，然后把我们的坑就设置在首元素的下标上，然后用key来存放最开始的坑位的值，left就是最左边的值，right就是最右边的值，然后让右边先走，找到比key小的值就停下来，将这个值给到挖好的坑中，这个时候按照我们的逻辑想象也能知道，新的坑位就形成了，所以我们这个时候就要把坑的下标更换过去；然后我们再让左边走，直到左边找到比key大的就停止，然后将这个值给到坑中，再将坑更新，重复进行下去直到把一趟都走完，再把key值给到我们的最后的坑位上去。跟hoare版的一样，每一趟都能确定一个key的最终位置，我们再以此进行递归。

我们来看看结果：

这就是我们的快速排序挖坑法的部分啦。