分析一段代码的复杂度通常可以从以下几个方面入手：

　　时间复杂度：指代码执行所需的时间与输入规模之间的关系。通常使用大O符号表示，例如O(n)表示代码的执行时间与输入规模n成线性关系，O(n^2)表示二次方关系等等。时间复杂度可以用来衡量算法的效率和性能。

　　空间复杂度：指代码在执行过程中所需的内存空间与输入规模之间的关系。通常也使用大O符号表示，例如O(1)表示代码执行所需的内存空间与输入规模无关，O(n)表示代码执行所需的内存空间与输入规模成线性关系，O(n^2)表示二次方关系等等。空间复杂度可以用来评估算法的内存占用情况。

　　控制流复杂度：指代码中分支、循环、函数调用等语句所构成的控制流程的复杂程度。通常可以通过绘制代码的控制流图来分析其控制流复杂度，了解代码中的分支和循环结构数量、嵌套深度、循环次数等信息。

　　数据结构复杂度：指代码中所涉及的数据结构(如数组、链表、树等)的操作复杂度。例如，在一个数组中查找某个元素的操作复杂度为O(n)，在一个二叉搜索树中查找某个元素的操作复杂度为O(log n)。

　　以上几个方面综合起来，可以对一段代码的复杂度进行综合评估。