请你给出一份快速排序的算法流程图

快速排序是一种高效的排序算法，它采用分治策略，将数组划分为较小和较大的两部分，然后对这两部分递归地进行排序。以下是快速排序的基本步骤的简单流程图描述：

1. **选择基准元素** (pivot): 首先从待排序数组中选择一个元素作为基准。

2. **分区操作** (Partitioning):
- 将数组中小于基准的元素移到基准的左边，大于基准的元素移到右边。这个过程称为“分割”或“划分”。
- 基准元素最终会被放在正确的位置上，即所有比它小的数都在它的左边，所有比它大的数都在它的右边。

3. **递归排序** (Recursion):
- 对基准元素左侧（包括基准）的子数组执行相同的操作。
- 对基准元素右侧的子数组也执行相同的操作。

4. **结束条件** (Base case): 如果数组只剩下一个元素或者为空，那么排序完成，不需要再进行分割。

下面是伪代码版本的快速排序流程：

function quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]    # 或者使用其他方法选择基准
    less = [x for x in arr if x < pivot]
    equal = [x for x in arr if x == pivot]
    greater = [x for x in arr if x > pivot]
    return quicksort(less) + equal + quicksort(greater)

你可以根据这些信息画出实际的流程图，通常会涉及循环、条件判断和递归调用等基本结构。以下是一个简单的文字描述版流程图示例：

+-----------------------+
|  选择基准元素       |
+--------+-------------+
|   分区  |             |
+--------+--+-----------+
|     <  | | =      |  >
+--------+--+-----------+
|  递归左 |  |  直接返回  |  递归右
+--------+--+-----------+

如果你需要绘制详细的流程图，可以尝试在线工具如 Lucidchart, Draw.io 或 Visio 等。如果你需要Python代码生成流程图，可以使用`graphviz`库。