復雜度：Apriori算法的時間復雜度較高，由于需要頻繁掃描和生成候選集，當數據集較大時，性能下降明顯。而FP-Growth算法通過構建FP樹，可以減少候選集的生成和掃描的次數，因此性能較高。
內存消耗：Apriori算法在生成候選集時需要存儲大量的中間結果，消耗大量內存。而FP-Growth算法只需要構建FP樹和條件模式基，內存消耗較小。
原理：Apriori算法基于候選集生成和頻繁項集的判斷，通過先驗性質來減少搜索空間。而FP-Growth算法基于構建FP樹和利用FP樹的條件模式基來挖掘頻繁項集，避免了候選集的生成和掃描，提高了效率。
效率：由于FP-Growth算法減少了候選集的生成和掃描，因此在大數據集上表現更高效。而Apriori算法在數據集較小或密集的情況下可能表現更好。
