时间复杂度是用于衡量算法执行时间的度量，可以理解为算法执行所需的时间量级。空间复杂度是用于衡量算法执行所需的空间量级，也可以理解为算法执行所需的额外空间的大小。

在JavaScript中，可以使用以下方法来分析算法的时间和空间复杂度：

时间复杂度的分析方法：

1. 常数时间复杂度（O(1)）：一些基本的操作，比如赋值、加减乘除等，它们的执行时间与输入规模无关，所以时间复杂度为常数时间复杂度。

2. 线性时间复杂度（O(n)）：一些需要遍历整个输入的操作，比如循环、递归等，它们的执行时间与输入规模成线性关系，所以时间复杂度为线性时间复杂度。

3. 平方时间复杂度（O(n^2)）：一些嵌套循环的操作，比如二重循环、嵌套递归等，它们的执行时间与输入规模的平方成正比，所以时间复杂度为平方时间复杂度。

4. 对数时间复杂度（O(log n)）：一些分治算法、二分搜索等，它们的执行时间与输入规模的对数成正比，所以时间复杂度为对数时间复杂度。

空间复杂度的分析方法：

1. 常数空间复杂度：一些只需要固定额外空间的操作，比如变量的赋值、函数的调用等，它们的空间复杂度为常数空间复杂度。

2. 线性空间复杂度：一些需要使用额外空间存储输入数据的操作，比如数组的操作、递归等，它们的空间复杂度与输入规模成线性关系，所以空间复杂度为线性空间复杂度。

3. 平方空间复杂度：一些需要使用额外空间存储输入数据多次的操作，比如二重循环等，它们的空间复杂度与输入规模的平方成正比，所以空间复杂度为平方空间复杂度。

需要注意的是，时间复杂度和空间复杂度是相互独立的，一个算法可以有较高的时间复杂度却有较低的空间复杂度，反之亦然。因此，在分析算法的复杂度时，需要综合考虑时间和空间两方面的因素。