分析软件算法主要包括以下几个步骤：

问题的定义与分析

确定算法需要解决的问题是什么，并明确问题的输入和输出。这一步是算法设计的基础，需要详细理解问题的需求和约束条件。

选择合适的算法设计思路

根据问题的性质选择合适的算法策略。例如，对于排序问题，可以选择冒泡排序、快速排序等算法；对于搜索问题，可以选择二分搜索、哈希表搜索等算法；对于图论问题，可以选择Dijkstra算法、A*算法等。

实现算法并编写代码

将选定的算法思路转化为具体的程序设计语言代码。这一步需要考虑算法的逻辑结构、数据结构和编程语言特性，确保代码的正确性和可读性。

测试和验证算法的正确性和效率

通过设计测试用例来验证算法的正确性，确保算法能够正确解决预期的问题。同时，通过性能测试来评估算法的效率，包括时间复杂度和空间复杂度。

算法复杂度分析

分析算法的时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度通常用大O符号表示，反映算法执行时间随输入规模增长的趋势；空间复杂度反映算法在执行过程中所需内存空间随输入规模增长的趋势。

基准测试

通过实际运行算法并记录其执行时间，进行基准测试。可以使用编程语言提供的计时函数，如Python中的`time`模块，来测量算法的实际运行时间。

实验研究

设计一系列输入，通过加入时间函数的方法观察算法在不同输入下的表现，从而更全面地了解算法的性能。

维护和更新

随着业务需求的变化和数据分析的深入，算法可能需要不断地维护和更新，以保持其有效性和准确性。

通过以上步骤，可以系统地分析和优化软件算法，提高软件的质量和性能。建议在实际应用中，结合具体问题和需求，选择合适的分析方法和工具，进行全面的算法评估和优化。