快速排序是一种高效的排序算法，它使用分治法策略来把一个序列分为两个子序列。以下是一个快速排序的Python实现，包括绘制排序图表的步骤：
选择基准元素：
从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot）。
分区操作：
重新排列数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
递归排序子数列：
递归地将小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
```python
def quick_sort（arr）:
if len（arr） <= 1:
return arr
pivot = arr[len（arr） // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort（left） + middle + quick_sort（right）
示例数组
arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
print（"原始数组：", arr）
sorted_arr = quick_sort（arr）
print（"排序后的数组：", sorted_arr）
```
为了绘制排序图表，可以使用以下代码：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_quick_sort（arr）:
plt.figure（figsize=（10, 5））
plt.plot（range（len（arr））, arr, marker='o', linestyle='-', color='b'）
plt.title（'Quick Sort'）
plt.xlabel（'Index'）
plt.ylabel（'Value'）
plt.grid（True）
plt.show（）
plot_quick_sort（arr）
```
这个代码会生成一个图表，展示快速排序过程中数组的变化。你可以通过观察图表来理解快速排序的过程。
建议
选择基准元素：在实际应用中，可以选择数组的第一个元素、最后一个元素或随机选择一个元素作为基准。随机选择基准元素可以提高算法的效率，避免最坏情况的发生。
优化：对于含有大量重复元素的数组，可以考虑使用三路快速排序（3-way quick sort），它将数组分为小于、等于和大于基准的三个部分，从而减少比较和交换的次数。
通过以上步骤和代码，你可以实现快速排序并绘制排序图表，从而更好地理解算法的执行过程。