快速排序是一种常用的排序算法，也是前端开发中常用的排序方式之一。然而，在使用 JavaScript 实现快速排序时，可能会遇到一个令人头疼的问题——无限递归。
问题描述
在实现快速排序时，我们通常会使用递归的方式对数组进行分割和排序。最常见的实现方式，是选择数组中的一个元素作为基准值（pivot），并将数组分成两个部分——小于基准值的部分和大于基准值的部分。然后对这两个部分分别进行快速排序，最终将它们合并起来得到有序的数组。
一般来说，这个过程应该是可以正常完成的。但有时候，我们可能会遇到一个问题：无限递归。
具体来说，就是在进行快速排序的过程中，递归调用自身的函数似乎永远不会停止。这时，我们的程序就会陷入死循环，直到栈溢出或程序崩溃。
问题原因
那么，为什么会出现无限递归的情况呢？其实，这个问题通常都是由于基准值的选择不当所导致的。
在实现快速排序的过程中，基准值的选择非常重要。如果我们选择一个过大或过小的值作为基准值，就有可能导致某一侧的子数组永远没有办法被排序完毕，从而导致递归无限循环。
举个例子，假设我们有一个包含 5 个元素的数组 [3, 1, 4, 2, 5]，并以数组中间的元素 4 作为基准值。在进行快速排序时，我们会将数组分成两个部分：[3, 1, 2] 和 [5]。然后，我们再对这两个部分进行快速排序。
但是，由于我们选择的基准值是中间的元素 4，因此第一个子数组中的所有元素都比基准值小，这意味着它们不可能与第二个子数组中的元素一起排列，必须继续分割。然后，我们继续以 2 作为基准值分割第一个子数组，得到 [1]、[3, 2] 两个部分。接着，我们继续对右侧部分进行快速排序，但由于我们选择了最后一个元素 2 作为基准值，所以剩下的部分又被分成了 [3] 和 [ ] 两个子数组。此时，由于第二个子数组为空，程序就会陷入死循环。
解决方法
为了避免这个问题，我们需要选择一个合适的基准值。常见的做法是选择数组中的第一个元素、最后一个元素或者中间的元素作为基准值。此外，还可以使用随机数来选取基准值，从而避免出现特殊情况。
另外，我们还可以通过增加一些判断条件来避免无限递归。例如，在每次递归之前，我们可以检查子数组的长度是否大于 1，如果长度小于等于 1，则直接返回原数组即可。这样，就可以避免在处理空数组时出现问题。
下面是一个使用随机数选取基准值的示例代码：
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