是否有任何工具可以确定Big-O复杂性的执行代码分析？

Question

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？有人还没有找到它吗？

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

编辑：因为Halting Problem因为某种启发式近似可能是一种精确的解决方案似乎是不可能的？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？

Answer 1

不幸的是，这个问题被称为Halting problem ...

Answer 2

不，由于停止问题，这是不可能的。

如果您想要改进应用程序，可以考虑进行性能分析。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型数据集上运行的O（n ^ 3）算法。

Answer 3

一些但是：

真正的计算机是近似确定性的有限状态机，因此暂停问题实际上并不是实际限制。一个实际的限制是一种算法，它比你想要的等待运行时间更长，排除了任何强力的分析方法。

为了大致了解算法的复杂性，您始终可以在一组随机输入上运行它并测量所花费的时间。然后在数据中绘制曲线。

分析算法的时间复杂度可能相当复杂，需要一些创造性的步骤。 （参见例如快速排序的分析）。该问题与逻辑定理证明和程序验证密切相关。构建一个能够实现复杂性的半自动解决方案的有用工具可能是可行的，即一种系统地搜索给出人类提示的解决方案的工具，但这当然不容易。

Answer 4

从未见过这样做的工具，但我们利用分析工具来更好地了解瓶颈所在。这并不总是显而易见的，我曾经多次感到惊讶的事情，我认为花了很长时间实际上很少，反之亦然。在.NET世界中，我使用了ANTS和JetBrains工具。