程序系统算法分析是对算法执行效率进行评估的过程，主要包括时间复杂度和空间复杂度的分析。以下是进行算法分析的一些关键步骤和技巧：
了解算法的基本组成和特性
算法是解决问题的核心步骤，具有明确性、有限性和有效性。
算法分析的基础是理解算法的基本组成和特性。
时间复杂度分析
时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长速率的指标。
常见的时间复杂度包括O（1）、O（log n）、O（n）、O（n log n）和O（n^2）等。
分析时间复杂度时，通常选取算法中的基本操作，并计算其执行次数与输入规模n的关系。
空间复杂度分析
空间复杂度是衡量算法所需存储空间随输入规模增长速率的指标。
分析空间复杂度时，关注算法在执行过程中额外使用的存储空间。
选择合适的数据结构
数据结构对算法效率有重要影响。
根据问题特点选择合适的数据结构（如数组、链表、栈、队列、二叉树等），可以提高算法性能。
优化算法策略
针对特定问题，可以采用分治、动态规划、贪心等策略优化算法。
了解各种策略的应用场景和特点，有助于设计出更高效的算法。
使用专业工具
利用专业工具（如Python的Profile工具）进行性能分析，找出程序中的瓶颈，并进行针对性优化。
具体算法的Python实现示例
提供一个简单排序算法（如冒泡排序）的Python实现代码片段，并分析其时间复杂度和空间复杂度。
示例：冒泡排序算法分析
```python
def bubbleSort（arr）:
n = len（arr）
for i in range（n）:
for j in range（0, n-i-1）:
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
```
时间复杂度分析：
基本操作是数组元素的比较和交换，执行次数为n*（n-1）/2，即O（n^2）。
空间复杂度分析：
冒泡排序是原地排序算法，不需要额外的存储空间，因此空间复杂度为O（1）。
通过以上步骤和技巧，可以对程序中的算法进行全面的分析，从而评估其效率和性能，并进行相应的优化。