如何在Python中实现快速排序算法，并通过实验数据来分析其性能表现？

快速排序是一种高效的排序算法，其平均时间复杂度为O(n log n)，但最坏情况下可达到O(n^2)。为了帮助你深入理解快速排序算法的实现及其性能分析，推荐查阅《算法导论》第4版的配套资源，该资源包含了全书算法的Python代码以及附带的测试。

参考资源链接：[《算法导论》第4版发布！2022年4月！ 有全书算法的Python代码](https://wenku.csdn.net/doc/1d7vecwf6x?spm=1055.2569.3001.10343)

在Python中实现快速排序算法，可以使用分而治之的策略。以下是一个快速排序的实现示例以及性能测试方法：

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)

# 性能测试代码
import random
import time

def performance_test():
    array_sizes = [1000, 10000, 100000]
    for size in array_sizes:
        test_array = [random.randint(0, 100000) for _ in range(size)]
        start_time = time.time()
        sorted_array = quicksort(test_array)
        end_time = time.time()
        print(f

参考资源链接：[《算法导论》第4版发布！2022年4月！ 有全书算法的Python代码](https://wenku.csdn.net/doc/1d7vecwf6x?spm=1055.2569.3001.10343)