是否有任何工具可以确定Big-O复杂性的执行代码分析？

我没有看到任何东西,我怀疑定义"n"有困难,因为一般来说,分析复杂函数时,不仅仅有一两个变量用于定义.

有关于圈复杂度的分析工具,但有时间(和/或空间)复杂性吗？如果是这样的话,如果没有,为什么不呢？这是不可行的吗？不可能？有人只是没有接触到它？

理想情况下,应用程序的整体复杂性(定义不同的可能"n")以及应用程序中的每个方法都有类似的东西

编辑:所以看起来像一个确切的解决方案是不可能的,因为停止问题然而,某种启发式近似可能吗？我意识到,出于实际目的,一个好的分析器将提供更多有用的信息,但它似乎是一个有趣的问题.

另外,如何计算某个程序子集？

1> f3lix..：

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不幸的是,这个问题叫做停机问题 ......

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为了使事情更清楚一点,这意味着所提议的工具是不可能的,而不仅仅是不可行的.

2> Ben S..：

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不,由于停止问题,这是不可能的.

如果您希望这样做以改进您的应用程序,您可能会考虑进行性能分析.它可以让你指出实际花费最多的时间.这样您就不会花时间优化仅在小数据集上运行的O(n ^ 3)算法.

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如果您可以假设程序实际上已停止,那么我认为分析器原则上可以猜测它刚刚分析的算法的复杂性.然而,正如Ben所说,在实际代码中,实际的瓶颈分析比理论上的复杂性更有用.