标准SOM（Self-Organizing Map，自组织映射）算法的时间复杂度取决于训练数据集的大小和网络的规模。假设训练数据集有N个样本，网络的规模为n×m，其中n和m分别表示网络的行数和列数。在每一次迭代中，算法需要计算每个样本与所有神经元之间的距离，并找到最近的神经元，然后更新该神经元及其邻域神经元的权重。因此，算法的时间复杂度通常可以表示为O(N × n × m)。

至于空间复杂度，标准SOM算法需要存储网络中每个神经元的权重向量。假设每个权重向量的维度为d，网络中有n×m个神经元，则算法的空间复杂度通常可以表示为O(n × m × d)。

下面是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用scikit-learn库中的MiniBatchKMeans类实现标准SOM算法：

from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans

def som_algorithm(data, num_neurons):
    som = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_neurons)
    som.fit(data)
    return som

# 示例用法
data = [[0.2, 0.3, 0.4], [0.1, 0.5, 0.3], [0.4, 0.2, 0.1]]
num_neurons = 2

som = som_algorithm(data, num_neurons)

在上面的示例中，data表示输入数据集，每个样本是一个d维的特征向量。num_neurons表示SOM网络中的神经元数量。som_algorithm函数使用MiniBatchKMeans类来实现SOM算法，并返回训练后的SOM对象。你可以根据实际需求调整输入数据和神经元数量。