在算术运算中，加法和减法运算的复杂度较低，而除法的复杂度较高。对于＆lt; =和＆gt; =操作，所有关系操作是否具有相同的复杂性或不同。
答案 0 :(得分：3)
对于＆lt; =和＆gt; =操作，所有关系操作是否具有相同的复杂性或不同。
这些（对于内置的整数和浮点类型）的性能不是由C ++语言标准决定的，而是由特定编译器实现发出的CPU指令决定的，当然这受到CPU提供的限制。您可以研究您感兴趣的编译器（例如g++ -S program.cc将使用汇编生成program.s），然后研究您感兴趣的CPU模型和他们的表现。对于x86系列处理器，您可以轻松地在线找到指令时序列表（例如here），并且 - 与大多数CPU一样 - 所有比较操作都需要一个CPU周期< / EM> 即可。某些更复杂的指令（如条件移动或跳转）可能会在某些CPU模型上支持更有限的条件，但这对您来说不太可能是一个实际问题。
答案 1 :(得分：2)
计算复杂性至少在两个背景下讨论，理论和实践。
在理论上下文中，程序的输入是 n 位的字符串，我们研究理论计算机必须花多长时间才能产生作为 n <的函数的答案/ em>的。在这样的计算机中，比较两个二进制数字所花费的时间是O（ n ），因为在找到差异之前，您可能必须比较两个数字的每个位直到结束。无论操作是否小于，小于或等于，大于，大于或等于，等于或不等于，都是如此。只要找到两个数字之间不同的最重要位，就可以立即确定任何这些顺序关系。它找到了最重要的位（或确定所有位是相同的），它占用了不同的时间，即O（ n ）。
在实际环境中，计算机具有固定大小的单词，并且我们关注实际程序所花费的时间，因为它们保持在那些固定大小的单词的范围内。在通用的当前通用处理器中，比较两个标量数（一个字或更少的数字表示的数字，例如64位整数或更窄或64位浮点值）通常具有固定的延迟，通常是单个CPU周期，有时几个周期。实际上，复杂性是O（1）。有时，对于正常情况，延迟可能是固定的，但对于诸如次正规或NaN的特殊情况则需要更长的时间。对于正在评估的关系，延迟通常没有差异。实际上，许多处理器具有返回所有排序信息的单个通用比较指令，并且第二信息用于基于订单是否小于，大于，等于或无序（NaN未被排序）来分支。
如果编译器或库实现任意大小的数字，例如多精度浮点数或大整数，那么它的行为将更像理论问题：具有更多数字的数字将需要更长的时间来进行比较。在数字的正常表示中，所有比较都将具有相同的复杂性。但是，有一些特殊的表示形式，比较可能会有所不同。例如，我们可以通过以模数选择的除数存储其余数来表示整数，而不是存储表示特定量值的位。很容易比较两个这样的整数是否相等（它们的所有残基是否相同？），但是对于顺序进行比较可能很困难（哪个更大是残差的复杂函数）。