計算機的運行速度主要取決于CPU的頻率，一般CPU的頻率標注為**GHz，例如2.5GHz，在計算機中1Hz代表計算機的CPU在單位時間內運行一次。

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頻率的換算關系為1GHz=1000MHz；1MHz=一百萬Hz=10^6Hz;

本計算機的頻率為2.5GHz,用換算公式后得到的結果就是25億Hz，但是CPU的過程并不是完成一次加法就是運算一次，CPU內部有各種線程，可能要運行十幾次才能完成一次加法；可以編寫程序測試一下計算機的運行速度，在以下的案例中，分別編寫時間復雜度為O(n)、O(n^2)、O（n*logn）的程序

#include<iostream> #include<chrono> #include<thread> using namespace std; using namespace chrono;//測試時間復雜度為O(n)的程序 void fun1(long long n){long long k = 1;for (long long j = 0; j < n; ++j){k++;} }//測試時間復雜度為O(n^2)的程序 void fun2(long long n){long long k = 1;for (long long i = 0; i < n; ++i) {for (long long j = 0; j < n; ++j) {k++;}} }//測試時間復雜度為O(n*logn)的程序 void fun3(long long n) {long long k = 1;for (long long i = 0; i < n; ++i) {for (long long j = 1; j < n; j = j * 2) {k++;}} }int main() {long long n; //輸入數據的規模while (true) {cout << "輸入:";cin >> n;milliseconds start_time = duration_cast<milliseconds>(system_clock::now().time_since_epoch());fun1(n);milliseconds end_time = duration_cast<milliseconds>(system_clock::now().time_since_epoch());cout << "耗時：" << milliseconds(end_time).count() - milliseconds(start_time).count() << "ms" << endl;} }

解釋以下，為什么fun3的時間復雜度是O(n*logn），外層循環n次、內層循環log2(n)。

O（n）的時間復雜度

也就是說計算五千萬個數量級，耗費時間為136ms（這里計算的是1累加到5千萬）；

可以推理,對于O(n^2)的時間復雜度，能計算的數量級要在O(n)的基礎上開根號，

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?顯然可以得出結論，時間復雜度越低，計算相同數量級數據耗時越少

總結

以上是生活随笔為你收集整理的测试计算机的运行速度的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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