编写算法分析通常涉及以下步骤：
需求分析：
明确项目的需求和目标，与客户或项目经理讨论需求，确保对问题的理解准确无误。
数据分析：
分析问题涉及的数据，了解需要处理的数据类型、数据结构和数据规模，以便后续选择合适的算法和数据结构。
设计算法：
根据问题需求和数据分析的结果设计算法。根据问题的复杂度和实际情况选择合适的算法，并在设计算法时考虑时间和空间复杂度的优化。
编写伪代码：
使用自然语言或类似于编程语言的伪代码来描述算法的逻辑。伪代码可以帮助理清思路，并帮助其他人理解你的算法设计。
算法实现：
将伪代码转化为实际的编程语言代码。根据所选的编程语言和开发环境，使用适当的工具和语法来实现算法。
测试与调试：
对编写完成的代码进行测试与调试。通过输入合理的测试数据，检查程序的逻辑是否正确，确保程序在各种情况下都能正常运行。
优化与改进：
分析和评估程序的性能，找到可以优化的部分，并进行改进。优化包括减少空间复杂度，提高时间效率和提升用户体验等方面。
文档与维护：
编写文档，包括整个分析过程、代码注释和如何使用程序。定期维护程序，确保程序保持可用性和可靠性。
在选择编程语言时，可以考虑以下因素：
算法的复杂度：如果需要处理的算法非常复杂，可能需要使用高级编程语言，如C++或Java，这些语言具有强大的数据结构和算法库，可以提供高效的性能。
算法的领域：不同的编程语言在不同领域有不同的优势。例如，Python在数据处理和科学计算方面非常流行，而R在统计分析方面非常强大。
开发效率：有些编程语言的语法和代码结构更易于阅读和编写，从而提高开发效率。例如，Python具有简洁的语法和强大的代码库，因此可以快速开发算法。
根据以上步骤和因素，可以选择合适的编程语言进行算法分析。例如，对于需要高效计算和优化的算法，C/C++是一个好选择；对于数据处理和科学计算，Python可能更合适；对于统计分析和数据挖掘，R可能更强大。