复杂度：Apriori算法的时间复杂度较高，由于需要频繁扫描和生成候选集，当数据集较大时，性能下降明显。而FP-Growth算法通过构建FP树，可以减少候选集的生成和扫描的次数，因此性能较高。
内存消耗：Apriori算法在生成候选集时需要存储大量的中间结果，消耗大量内存。而FP-Growth算法只需要构建FP树和条件模式基，内存消耗较小。
原理：Apriori算法基于候选集生成和频繁项集的判断，通过先验性质来减少搜索空间。而FP-Growth算法基于构建FP树和利用FP树的条件模式基来挖掘频繁项集，避免了候选集的生成和扫描，提高了效率。
效率：由于FP-Growth算法减少了候选集的生成和扫描，因此在大数据集上表现更高效。而Apriori算法在数据集较小或密集的情况下可能表现更好。