运行时间判定

次方级

典型:

  • for循环
    for(int i = 0 ; i < N ;i++ )
    语句循环次数2(N-i+1)

 

  • 嵌套for循环,
    for(int i =0 ;i < N; i++)
        
        for(int j = i + 1 ; i <N ;j++)
    循环次数2(N+1-i)*[2*(N-i)+2*(N-i)+2*(N-2)+...+1]

                       =2(N-1-i)*\frac{2*N*(N-i)}{2}=2*N(N-1)(N-1-i)

### Python代码运行时间测量方法 为了测量Python代码的运行时间,可以使用`time`模块中的`perf_counter()`函数[^1]。该函数提供了高精度的时间计数功能,适合用来精确测量代码执行所需的时间。 以下是完整的示例代码: ```python import time # 获取开始时间 start = time.perf_counter() # 编写要测试的代码逻辑 for i in range(1000000): result = i ** 2 # 获取结束时间 end = time.perf_counter() # 计算并打印运行时间 run_time = end - start print(f"运行时间:{run_time:.6f}秒") ``` 此代码片段展示了如何利用`time.perf_counter()`来记录一段代码的运行时间,并以秒为单位输出结果[^1]。 如果需要更详细的分析或者多次运行取平均值,则可以通过循环重复执行目标代码块,并累加每次的结果再求均值。 --- #### 注意事项 - `time.process_time()`也可以用于测量CPU耗时,但它不包括等待I/O操作完成所花费的时间。 - 如果仅关注实际流逝的时间而非CPU占用率,建议优先选用`time.perf_counter()`。 --- ### 参数化测试与性能评估扩展 对于涉及大量数据集或多条件验证的情况,还可以结合`pytest`框架实现参数化的单元测试[^4]。这有助于提高效率的同时保持良好的可读性和维护性。 例如,在上述基础上加入更多样例进行批量检测: ```python @pytest.mark.parametrize("n, expected", [ (1000, "<expected_value>"), (10000, "<another_expected_value>") ]) def test_performance(n, expected): start = time.perf_counter() # 执行待测算法... actual_result = some_algorithm(n) elapsed = time.perf_counter() - start assert abs(actual_result - expected) < tolerance_level print(f"{n}: {elapsed}") ``` 这里假设存在一个名为`some_algorithm`的功能接受整型输入返回浮点数值;同时定义了一个容忍度变量`tolarance_level`控制误差范围内的判定标准。 ---
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