请详细阐述如何用Java语言实现快速排序算法，并分析其在处理不同规模数据集时的性能表现。

快速排序是一种高效的排序算法，其基本思想是通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。在Java中实现快速排序通常涉及到递归算法和分治策略的应用。

参考资源链接：[塞奇威克与韦恩《算法第四版》：经典全面的编程指南](https://wenku.csdn.net/doc/646c5238543f844488d07196?spm=1055.2569.3001.10343)

在Java中实现快速排序的步骤通常包括：

1. 选择一个基准值（pivot），通常选择第一个元素、最后一个元素或中间元素。
2. 从数组两端交替向中间扫描，将小于基准值的元素移到左边，大于基准值的元素移到右边，完成后，基准值所在位置即为排序后的正确位置。
3. 将基准值左右两边的数组分别看作新的数组进行递归排序。

下面是Java语言实现快速排序的一个示例代码片段：

    public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
        if (low < high) {
            int pivot = partition(arr, low, high);
            quickSort(arr, low, pivot - 1);
            quickSort(arr, pivot + 1, high);
        }
    }

    private static int partition(int[] arr, int low, int high) {
        int pivot = arr[low];
        while (low < high) {
            while (low < high && arr[high] >= pivot) {
                high--;
            }
            arr[low] = arr[high];
            while (low < high && arr[low] <= pivot) {
                low++;
            }
            arr[high] = arr[low];
        }
        arr[low] = pivot;
        return low;
    }

性能分析方面，快速排序的平均时间复杂度为O(n log n)，最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)。这种最坏情况通常发生在输入数据已经有序或者接近有序的情况下。快速排序是一种不稳定的排序算法，因为它可能会改变相等元素的原始顺序。

在实际应用中，可以通过调整基准值的选择策略来避免最坏情况的出现，比如使用“三数取中法”来选择基准值。为了进一步提升算法性能，还可以采用尾递归优化来减少不必要的递归调用，并且在递归过程中使用循环来减少栈空间的使用。

通过对不同数据量级的测试，可以观察到快速排序在小规模数据集上可能表现不如插入排序等简单排序算法，但其在大规模数据集上的优势是非常显著的。为了更精确地分析性能，可以采用Java的System.nanoTime()方法来计时，并用多次实验取平均值的方法来减少随机误差的影响。

在深入理解和掌握快速排序的实现和性能分析后，建议进一步阅读《算法（算法第4版）》一书。该书不仅详细介绍了快速排序的原理和实现，还结合了实际应用案例，可以帮助程序员们更全面地理解算法在现实场景中的应用，进一步提升解决实际问题的能力。

参考资源链接：[塞奇威克与韦恩《算法第四版》：经典全面的编程指南](https://wenku.csdn.net/doc/646c5238543f844488d07196?spm=1055.2569.3001.10343)