请详细介绍如何在Python中编写快速排序算法，并详细讨论其时间复杂度和空间复杂度。

快速排序是一种高效的排序算法，其核心思想是分治法。在Python中实现快速排序算法时，主要步骤包括选择一个基准值(pivot)，然后将数组分为两部分，一部分包含所有小于基准值的元素，另一部分包含所有大于基准值的元素。递归地重复这个过程，直到数组被排序。以下是一个简单的快速排序实现示例：

参考资源链接：[算法设计与分析本科实验报告（Python）.doc](https://wenku.csdn.net/doc/50xtafr30x?spm=1055.2569.3001.10343)

def quicksort(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 quicksort(left) + middle + quicksort(right)

array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
print(quicksort(array))

在这段代码中，`quicksort` 函数通过递归的方式实现快速排序。数组首先被分为三个部分：小于基准值的元素、等于基准值的元素和大于基准值的元素。通过递归调用，对小于和大于基准值的部分分别进行排序。

快速排序的时间复杂度和空间复杂度是其性能的关键指标。在最佳情况下，每次划分都能将数组均分为两半，这样递归树的高度为 log(n)，因此时间复杂度为 O(nlogn)。然而，在最坏情况下，例如当输入数组已经有序时，每次只能排除一个元素，递归树的高度变为n，时间复杂度变为 O(n^2)。平均情况下，快速排序的时间复杂度仍为 O(nlogn)。

空间复杂度方面，快速排序是原地排序算法，除了输入数组外，只需要一个常数级别的空间用于交换元素。因此，空间复杂度为 O(logn)，这是由于递归调用栈的最大深度为 log(n)。

如果你需要更深入地理解快速排序算法的设计原理和分析，以及如何优化其性能，可以参考这份实验报告《算法设计与分析本科实验报告（Python）.doc》。这份报告提供了对快速排序算法的详细讲解，并通过实验加深理解，非常适合希望深入掌握Python中算法实现的读者。

参考资源链接：[算法设计与分析本科实验报告（Python）.doc](https://wenku.csdn.net/doc/50xtafr30x?spm=1055.2569.3001.10343)