参考资料

在处理复杂数据分析时，选择算法应考虑其时间复杂度和空间复杂度。算法的时间复杂度表示算法执行时间随数据规模增长的变化趋势，而空间复杂度则表示算法执行过程中占用的存储空间。常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²)等，其中O(1)表示常数时间复杂度，O(log n)表示对数时间复杂度，O(n)表示线性时间复杂度，O(n log n)表示线性对数时间复杂度，O(n²)表示平方时间复杂度。算法的空间复杂度通常用O(n)表示，其中n是输入数据的规模。

为了在保证效率的同时减少系统资源的占用，应选择时间复杂度和空间复杂度都较低的算法。例如，对于排序问题，快速排序和归并排序的时间复杂度为O(n log n)，而插入排序和冒泡排序的时间复杂度为O(n²)。在实际应用中，应根据具体问题和数据规模选择合适的算法。同时，算法的优化和改进也有助于提高效率和减少资源占用。