我遇到了解渐近分析或复杂性的问题，我尝试了以下link 并阅读完整的文章，但这并没有给我最终答案我的问题，即：
我是否应该为每行代码编写复杂性并总结或其他内容？我的老师并没有完全解释如何做到这一点但是希望它完成。
条件：骑士（象棋）必须越过冰湖（m x n 矩阵）并得到他的好友 从湖的另一边有给定的障碍。每次他 跳跃，他跳跃的矩阵的细胞成为一个障碍 （冰瀑）。在他得到他的伙伴后，他必须回到起点 遵循不同的路线。起点是左下角的单元格，他的伙伴位于右上角的单元格
我使用Backtracking进行此算法，剩下的问题是计算时间或渐近复杂度。 代码如下：
A答案 0 :(得分：4)
当您分析代码时，您必须逐行分析，计算每个操作/识别时间复杂度，最后，您必须将其求和以获得全局。
例如，你可以有一个带有线性复杂度的简单循环，但是后来在同一个程序中你可以有一个具有立方复杂度的三重循环，所以你的程序将具有立方复杂度。增长的功能顺序就在这里发挥作用。
让我们看一下算法时间复杂度的可能性，你可以看到我上面提到的增长顺序：
常量时间的增长顺序为1，例如：a = b + c。
对数时间的增长顺序为LogN，通常会发生
当你将某事分成两半时（二元搜索，树木，甚至循环），或以相同的方式增加某些东西。
线性，增长顺序为N，例如
int p = 0;
for (int i = 1; i < N; i++)
p = p + 2;
Linearithmic ，增长顺序为n*logN，通常出现在分而治之的算法中。
Cubic ，增长顺序N^3，经典示例是一个三重循环，您可以检查所有三元组：
int x = 0;
for (int i = 0; i < N; i++)
for (int j = 0; j < N; j++)
for (int k = 0; k < N; k++)
x = x + 2
指数，增长顺序2^N，通常在您进行详尽搜索时发生，例如检查某些集合的子集。
我认为你的老师想要全面了解你的回溯算法是非常慢的。