标题基本上，我们可以设计一个输入另一个代码文件的程序，例如Python程序，并且可以告诉你它的时间复杂度吗？
程序可以逐字逐句地读取程序，并可以缩进程序，还可以计算遇到的或while语句的数量。然后它可以看到它们是否嵌套了二次时间。我觉得这不像暂停问题，因为我们不想看它是否会结束，只是看它的时间复杂性。但是，实现递归的算法呢？这样的程序还能写吗？
抱歉，如果这看起来像一个愚蠢的问题，我正在考虑这个问题，并想自己写。
大部分不是。
“没有结束”只是另一个时间复杂度。因此，您无法编写一个程序来确定事物停止的速度，而不先确定它们是否停止。
此外，进入非常困难的问题并不需要很长时间。例如，考虑以下函数：
def hailstone(n):
answer = 0
while 1 < n:
answer += 1
if 0 == n % 2:
n = n // 2
else:
n = 3*n + 1
return answer
只是一段时间和一个如果。但是如果你能告诉我这是及时运行的O（n），那么你就解决了Collatz问题。
也就是说，可以为一些有用的代码生成一个上限。然而，对于很多代码来说，所说的上限必须是无穷大的。
您可以通过测量不同大小的数据集的运行时来做到这一点，然后像这样拟合复杂性：
但是，您仍然需要创建有意义的输入数据，以便可靠地工作，您还需要足够精确的时间测量，并且不要忘记刷新缓存，以防重复使用相同的输入数据...
所以你要注意:
我推荐看看这些：
此外，算法通常仅在某个阈值数据集大小之后才遵循复杂性曲线，因此您可能希望添加某种检测...然后仅使用更大的数据集。
但是请注意，获得的复杂度并不是所用算法的原始复杂度，而是算法和所用计算架构特性的累积，因此结果可能与您预期的不同。
