Performance 可以预测一个程序运行需要多长时间吗？

我在想，用一个任意的程序能做到这一点吗？我听说，通过一些数学知识，你可以估计一个简单的算法，比如排序算法，运行需要多长时间；但是更复杂的程序呢

有一次，我参观了一所大学的一个大型集群，它运行着来自世界各地科学家的项目。当我问其中一位工程师他们是如何安排每个程序何时运行的时候，他说，研究人员根据之前一些程序为此目的所做的分析，连同他们的程序一起发送了一份运行所需时间的估计

那么，这种程序真的存在吗？如果没有，我怎样才能很好地估计程序的运行时间呢？

你真的不能

对于一个简单的算法，你知道某物是O（n）还是O（n^2）。你可以猜出它是哪一个

然而，如果你有一个运行大量不同算法的程序，那么很难对它进行估计。然而，您可以做的是根据上一次运行预测结果

假设您首先估计程序运行一小时，但它运行半小时。如果您在构建/发布之间的更改很少，那么下次您将知道它将在大约半小时的时间内运行

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如果你做了根本性的改变，那么就很难找到ETA:-]

一般来说，你不能这样做，因为一般来说，你无法证明一个程序会完成。这就是所谓的

你应该研究大O符号。虽然它没有给出一个固定的数字，但它告诉您它的性能将如何随着不同的尺寸而变化。这里有一些简单的规则（如果您的代码在一个由n次迭代组成的循环中，那么运行该循环需要n*个时间）

问题在于：

对于复杂的程序，有多个变量影响它

不考虑用户交互

网络延迟等也一样

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因此，这种方法适用于科学程序，程序是重微积分，使用的是经过研究的算法（很多时候，它只是在不同的数据集上运行相同的算法）。

实际上，你同时问了几个相关的问题，而不是一个问题

是否有一个程序a，当提供另一个任意的程序B作为输入时，提供程序B运行所需时间的估计值？不，绝对不是。你甚至不能设计一个程序a来告诉你一个任意的程序B是否会停止

第二个版本——程序B将永远停止——被称为停止问题，非常聪明，它被证明是不可判定的。维基百科有一个很好的网页，Goedel，Escher，Bach这本书是一本很长的，但非常对话和可读的关于Goedel的不完全性定理的论述，这与Goedel的不完全性定理密切相关

如果这是真的，那么科学家们是如何做出这些估计的呢？嗯，他们没有任意的程序，他们有自己编写的特定程序一些程序是不可判定的，但并非**所有*程序都是不可判定的。因此，除非有人犯了严重错误，否则科学家们不会尝试运行一个他们没有证明会停止的程序

一旦他们证明某些程序将停止，其中一个主要的数学工具就是大O符号。在非常直观的层面上，大O表示法有助于开发程序运行时如何随输入大小变化的缩放定律。在一个非常简单的例子中，假设您的程序是一个循环，并且循环需要一个任意的时间单位来运行。如果运行循环N次，则需要N个时间单位。但是，如果这个循环本身在另一个运行N次的循环中，那么整个过程需要N*N个时间单位。这两个项目的规模非常不同。（这是一个微不足道的例子，但真实的例子可能会变得相当复杂。）

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这是一个相当抽象的数学工具。大O分析通常是如此抽象，以至于它们简单地假设所有足够低级别的操作都需要“大约”相同的时间，而大O并没有给出秒、小时或天的答案。实际上，真正的计算机还受到硬件细节的影响，例如执行一些非常低级的操作需要多长时间，或者更糟糕的是，将信息从机器的一个部分移动到另一个部分需要多长时间，这在多处理器计算机上非常重要。因此，在实践中，从大O分析中得出的见解与它将运行的机器的详细知识相结合，从而得出一个估计值

我这样问是因为有时候我根本不知道我的程序到底需要5分钟、1小时还是1个月才能结束。。。当然，这也是因为它非常有趣：-p基于对必须连续完成的操作以及每个操作的运行时间的了解，您可以估计总体运行时间。就自动化过程而言，计算机科学的早期证据之一是什么，你甚至不能确定它是否会完成，更不用说需要多长时间。你是说在一系列输入上？这是JerryCoffin定理的一个子集，该定理是关于一般程序的，而不是关于特定程序的。这意味着，对于许多程序，你可以证明它在什么时候结束，但对于一些程序，你不能。只要你测试一个“坏”程序，一切都很好：-）@SJuan76：是的，但他的第一句话是：“我想知道，用一个任意的程序能做到这一点吗？”非常有趣！我不知道。