Unit testing 验证时间复杂性的单元测试

有人使用单元测试来验证代码的时间/空间复杂性吗

谢谢

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雨果这是你提出的一个非常好的观点。确定要使用单元测试进行此操作

单元测试主要是测试代码结果的一种“方法”。您测试它是否做了它应该做的事情，并且当您希望它失败时它失败了

时间和空间是两个非常重要的变量，你可能“想要”快速和低空间成本，但程序实际上做的恰恰相反，然后你得到了一个bug，这就是单元测试的目的，找到bug并解决它们

对于耗时的单元测试，您可能知道如何解决此问题，但这是一种相当不错的测试方法：

Unit_Test_To_See_If_X_Takes_More_Than_Y_Seconds(int max_milli_seconds)
{
    int current_millis = getMillis();

    do_operations_on_objects_and_functions();

    int millis_after_executions = getMillis();

    int elapes_millis = millis_after_execution - current_millis;

    if ( elapsed_millis > max_milli_seconds )
      Assert(ERROR);

}

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另外，当你考虑它时，你会有太多的测试吗？不，你不能。测试所有结果都是好的，即使你测试了“愚蠢”的东西，如果你没有测试结果，一个bug就进化了，这是否意味着它不存在只是因为你没有看到它或者你没有测试它

可能的解决方案是使用Filip的函数进行1次迭代测试，然后是100次、1000次、10000次（以此类推），并将结果绘制在图表上以确定时间复杂度。或者使用数学推导每次运行之间的最大因子差。我不确定你会如何测试空间

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我不认为输出是简单的通过或失败，除非有一个现有的算法来推导最高因子（N^2等）并与之进行比较。

我在调整算法时遇到了类似的问题。我做的是循环它，然后除以循环数和大O值。然后，我称之为“q”或“质量值”。有趣的是，这个值和我预期的差不多是常量，对于坏参数，它会稍微高一点。关键是，如果你看一下大O的定义，你会得到一个除了主要计算之外的“不太占优势”计算的度量。它们通常是恒定的或具有较低的复杂性。在我的例子中，这是一个有点线性，但仍然没有考虑

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我的建议是，计算这些质量值。然后你可以看到是否有一个突然的上升，这表明你上一次更改的副作用打破了你的复杂性假设。

虽然时间方面已经很好地涵盖了菲利普和乔什的答案，但空间问题更为复杂，因为所讨论的代码可能会释放完成时使用的任何内存和资源。因此，我猜想单元测试本身对于确定空间复杂度并不是特别有用。您可能需要一个探测器，或者其他一些监视器，与正在测试的coude异步运行

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我想说，在正在测试的代码中提供一些现场日志/跟踪是最简单的解决方案，可能会从发布版本中删除。

Close，但不是No的完全副本，这不是重复。这个问题指向单元测试的一个问题或一个特殊领域，另一个问题是“关于单元测试的想法”的主观观点：）@菲利普：是的，我说“接近但不完全重复”，没有投票结束这个问题。另一个线程中的一些答案可能有用。这是确定执行某项任务所需大致时间的好方法，但不会提供算法复杂性的信息哦，当然不会，但是，您可以设置一个场景，在该场景中，您使用大量不同的输入/输出运行代码，并从中了解时间/空间是如何增长的。问题更多的是“如果”，而不是“如何”。但我只想展示一个单元测试的示例：）