7.给定一个包含n个实数的数组A［O，…-。设计一个算法对该数组的元素进行重组，使得所有的负数都在正数之前并分析你所设计的算法的效率。以快排为算法，指定比较的数为0帮我写一下这个代码

为了对一个包含n个实数的数组进行重组，将所有负数放在所有正数前面，我们可以使用一种称为“双指针”的策略结合快速排序的思想。这里我们将选择0作为分隔点，因为它的值位于正数和负数之间，可以作为一个自然的基准。

以下是使用Python编写的一个简单的快速排序算法，其中包含了一个辅助函数`partition()`用于交换数组元素以满足负数先于正数的要求：

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    
    pivot = arr[0]  # 选择第一个元素作为基准
    left, equal, right = [], [], []

    for num in arr:
        if num < pivot:
            left.append(num)
        elif num == pivot:
            equal.append(num)
        else:
            right.append(num)

    # 左侧存放负数，中间存放0，右侧存放正数
    return quick_sort(left) + equal + quick_sort(right)


# 示例
arr = [5, -3, 9, 0, -4, 8, 2, 0]
sorted_arr = quick_sort(arr)
print("Sorted array with negative numbers before positive ones:", sorted_arr)

**算法复杂度分析**:

- 时间复杂度：快速排序的平均时间复杂度是O(n log n)，最坏的情况是O(n^2)（当输入数组已经有序或接近有序时）。在这个特定的版本中，由于我们每次都是对左侧负数和右侧正数进行递归排序，因此整体上仍然是O(n log n)的复杂度。
- 空间复杂度：由于递归调用栈的存在，空间复杂度为O(log n)。这是因为在最坏的情况下需要递归log n层。

**相关问题--:**
1. 这种算法是否保证了最优时间复杂度？
2. 如果输入数组已经是有序的，这种排序会如何影响性能？
3. 如何优化此算法，使其在处理大量数据时有更好的性能表现？