请描述如何在Java中实现快速排序算法，并对时间复杂度和空间复杂度进行详细分析？

快速排序是一种高效的排序算法，它采用分治策略来把一个序列分为较小和较大的两个子序列，然后递归地排序两个子序列。在Java中实现快速排序涉及到几个关键步骤：选择基准值（pivot）、分区（partitioning）、递归排序子数组。下面是一个快速排序的示例实现，以及对时间复杂度和空间复杂度的分析。

参考资源链接：[Java新手常见问题与对策：从算法到面向对象](https://wenku.csdn.net/doc/yudkkkxpzd?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要编写一个partition方法，这个方法的目的是选择一个基准值并根据这个基准值对数组进行分区。分区后，基准值左边的所有元素都不大于基准值，而基准值右边的所有元素都不小于基准值。

示例代码如下：

public static int partition(int[] arr, int low, int high) {
    int pivot = arr[high]; // 选择最后一个元素作为基准值
    int i = (low - 1); // 小于基准值的元素的索引

    for (int j = low; j <= high - 1; j++) {
        // 如果当前元素小于或等于基准值
        if (arr[j] <= pivot) {
            i++; // 增加小于基准值的元素的索引
            // 交换 arr[i] 和 arr[j]
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[j];
            arr[j] = temp;
        }
    }
    // 交换 arr[i + 1] 和 arr[high]（或基准值）
    int temp = arr[i + 1];
    arr[i + 1] = arr[high];
    arr[high] = temp;

    return i + 1;
}

快速排序的时间复杂度分析：
快速排序算法的平均时间复杂度为O(n log n)，其中n是数组的长度。在最优情况下，每次分区都将数组分为两个几乎相等的部分，递归树的深度为log n。在最坏的情况下，如当数组已经有序时，分区可能每次只减少一个元素，此时时间复杂度会退化为O(n^2)。然而，通过随机化选择基准值，可以减少最坏情况发生的概率。

空间复杂度分析：
快速排序是原地排序算法，其空间复杂度为O(log n)，主要消耗在递归调用栈上。这是因为在每次递归调用中，排序算法只使用常数级别的额外空间，并且在每次递归中都是在处理原数组的不同部分。

通过上述分析，我们可以看到快速排序在平均情况下是非常高效的排序算法，但是在最坏的情况下可能会导致性能下降。因此，在实际应用中，选择合适的数据结构和算法策略，对于优化程序性能至关重要。

参考资源链接：[Java新手常见问题与对策：从算法到面向对象](https://wenku.csdn.net/doc/yudkkkxpzd?spm=1055.2569.3001.10343)