函数花费的时间越多意味着它的运行时复杂性越大？

Question

使用计时器测试验证代码的运行时复杂性是否明智？

例如：

x=very large input

timer start
foo(x)
timer end

print time

因此，如果时间为0秒，则表示foo在O（n）或更少时运行，如果计时器为30-60秒，则表示运行时必须大于O（n）？

一般来说，一个函数需要花费更多时间，这意味着它的运行时复杂性更大吗？

Answer 1

运行时复杂性或渐近复杂度是 apriori分析的一部分。简单来说，这些是代码的理论测量。

例如，

funtion foo (){
    for (i=1;i++;i<n)
        do x;
}

根据上述例子，

Apriori（在运行代码之前）分析说，它的运行时复杂性将是O（n），因为循环将被执行n-1次。

假设我们运行此代码，我们发现代码需要1分钟才能执行。 然后我们可以总结下面的事情，

1. do() function is taking more time -- it is costly
2. Running complexity is O(n)

结论是运行复杂性是基于数据结构和循环。它们与实际运行时间无关。

如果您的代码执行1秒或1小时并不重要，则运行时复杂性对于一段代码是固定的。时间在这个功能的某个地方被浪费了。

如果你编写一个简单的程序来在循环中打印1-n，这很简单。

对于我们来说，只要你打印1-n，时间复杂度总是为O（n）。但是如果您的打印命令需要3秒才能打印一个数字，那么您的程序执行时间很长，但并不意味着时间复杂度为O（n ^ 2）。

我希望你现在明白了:)