一个系统是否只能使用一种算法，这取决于多个因素，包括系统的复杂性、可用资源、性能要求以及特定的应用场景。下面是对这一主题的深入分析：
一、系统复杂度与算法选择
1. 简单系统：对于简单的系统，如简单的数据处理或计算任务，通常只需要一种算法即可满足需求。这是因为这些系统的结构相对简单，不需要处理复杂的逻辑和数据结构。在这种情况下，选择一种适合特定任务的算法是足够的。
2. 复杂系统：对于复杂的系统，如大型软件项目或复杂的数据分析任务，可能需要多种算法来处理不同的问题。例如，在软件开发中，可能会使用算法来优化代码性能、减少内存占用等。而在数据分析领域，可能会使用算法来处理大规模数据集、进行模式识别等。
二、资源限制
1. 计算资源：如果系统需要大量的计算资源，如图形渲染或机器学习模型训练，那么使用多种算法可能是必要的。因为某些算法可能在计算资源有限的情况下无法有效执行。在这种情况下，选择一种能够充分利用可用资源的算法是关键。
2. 存储资源：对于存储资源有限的系统，如嵌入式设备或移动设备，可能需要考虑如何高效地存储和管理数据。在这种情况下，使用压缩算法或数据结构优化技术可以帮助提高存储效率。
三、性能要求
1. 实时系统：对于需要快速响应的实时系统，如自动驾驶汽车或工业控制系统，必须使用能够提供即时反馈的算法。因为这些系统的性能直接影响到用户体验和安全性，因此需要选择一种能够快速处理输入并输出结果的算法。
2. 非实时系统：对于非实时系统，如Web服务器或社交媒体平台，可以选择一种能够提供良好性能但不牺牲太多响应时间的算法。因为这些系统的性能也会影响到用户体验和稳定性，所以需要在性能和资源消耗之间找到平衡点。
四、应用场景
1. 特定场景：不同的应用场景可能对算法的选择有不同的影响。例如，在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）是一种常用的算法，因为它能够有效地处理高维数据并提取特征。然而，在其他领域，如自然语言处理（NLP），循环神经网络（RNN）可能更适用，因为它们能够捕捉序列数据中的长期依赖关系。
2. 通用场景：在通用场景下，如搜索引擎或推荐系统，通常需要结合多种算法来提高搜索质量和准确性。例如，可以使用基于内容的过滤算法来筛选出与用户查询最相关的结果，同时结合协同过滤算法来提高推荐的个性化程度。
五、可扩展性与维护性
1. 可扩展性：在选择算法时，需要考虑其可扩展性。如果算法过于复杂或难以扩展，可能会导致系统性能下降或难以维护。因此，需要选择一种容易扩展且具有良好可维护性的算法。
2. 维护性：算法的可维护性也是非常重要的考虑因素。如果算法过于复杂或难以理解，将会导致系统维护困难。因此，需要选择一种易于理解和修改的算法。
综上所述，一个系统是否可以只用一个算法取决于多种因素，包括系统的复杂性、可用资源、性能要求以及特定的应用场景。在某些情况下，可以使用多种算法来处理不同的问题；而在其他情况下，可能需要选择一种能够充分利用可用资源的算法。因此，在选择算法时需要综合考虑各种因素并做出合理的决策。
