在快速排序中，最坏情况出现在待排序数组已经按照有序的方式排列。这种情况下，快速排序的时间复杂度为O(n^2)。

为了改进快速排序的最坏情况复杂度，可以采用以下方法：

1. 随机化选择枢轴元素：在原始快速排序算法中，我们通常选择数组的第一个或最后一个元素作为枢轴元素。但是，这样的选择容易导致最坏情况的出现。通过随机选择枢轴元素，可以减少最坏情况的发生概率。

代码示例：

import random

def quicksort(arr, low, high):
    if low < high:
        # 随机选择枢轴元素
        pivot_index = random.randint(low, high)
        arr[low], arr[pivot_index] = arr[pivot_index], arr[low]
        
        # 划分操作
        pivot = partition(arr, low, high)
        
        # 递归调用快速排序
        quicksort(arr, low, pivot - 1)
        quicksort(arr, pivot + 1, high)

def partition(arr, low, high):
    pivot = arr[low]
    i = low + 1
    j = high
    
    while True:
        while i <= j and arr[i] <= pivot:
            i += 1
        while arr[j] >= pivot and j >= i:
            j -= 1
        if j <= i:
            break
        arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    
    arr[low], arr[j] = arr[j], arr[low]
    return j

2. 三数取中法选择枢轴元素：在原始快速排序算法中，我们可以选择数组的第一个、中间和最后一个元素，然后将它们排序，取其中的中间值作为枢轴元素。这样的选择可以防止最坏情况的发生。

代码示例：

def quicksort(arr, low, high):
    if low < high:
        # 三数取中法选择枢轴元素
        mid = (low + high) // 2
        if arr[low] > arr[mid]:
            arr[low], arr[mid] = arr[mid], arr[low]
        if arr[low] > arr[high]:
            arr[low], arr[high] = arr[high], arr[low]
        if arr[mid] > arr[high]:
            arr[mid], arr[high] = arr[high], arr[mid]
        arr[low], arr[mid] = arr[mid], arr[low]

        # 划分操作
        pivot = partition(arr, low, high)
        
        # 递归调用快速排序
        quicksort(arr, low, pivot - 1)
        quicksort(arr, pivot + 1, high)

def partition(arr, low, high):
    pivot = arr[low]
    i = low + 1
    j = high
    
    while True:
        while i <= j and arr[i] <= pivot:
            i += 1
        while arr[j] >= pivot and j >= i:
            j -= 1
        if j <= i:
            break
        arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    
    arr[low], arr[j] = arr[j], arr[low]
    return j

以上两种方法都可以改进快速排序的最坏情况复杂度，使其更加高效。