定义一个quickSort函数,使用快速排序法对以下数组从小到大排序 var = [85, 24, 63, 45, 17, 31, 96, 50] 实现思路： （1）在数据集之中，选择一个元素作为"基准"（pivot）。 （2）所有小于"基准"的元素，都移到"基准"的左边；所有大于"基准"的元素，都移到"基准"的右边。 （3）对"基准"左边和右边的两个子集，不断重复第一步和第二步，直到所有子集只剩下一个元素为止。 （4）分析快速排序时间复杂度

好的，我会根据您的要求进行回答。针对您的问题，可以使用以下代码实现快速排序：

function quickSort(arr) {
  if (arr.length <= 1) {
    return arr;
  }
  var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);
  var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];
  var left = [];
  var right = [];
  for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
    if (arr[i] < pivot) {
      left.push(arr[i]);
    } else {
      right.push(arr[i]);
    }
  }
  return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));
}

var arr = [85, 24, 63, 45, 17, 31, 96, 50];
console.log(quickSort(arr));

代码中的思路是，首先判断数组长度是否为1或0，如果是则直接返回当前数组；如果不是，则选取中间位置的元素作为基准值（pivot），将数组分成两个部分，一部分是小于基准值的元素，另一部分是大于基准值的元素。然后将左右两部分分别递归地进行快速排序，最后将左半部分、基准值、右半部分按顺序合并起来，得到最终的排序结果。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。因为快速排序的主要操作是递归和分割，每次递归都会将数组分成两个部分，递归的层数为O(logn)，而每层递归都需要进行O(n)的比较和移动操作，因此总的时间复杂度为O(nlogn)。