问计算程序的理论速度？

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我的想法是，你可以总结程序中所有操作的次数。

是的，但除了基准测试之外，其他任何方法都无法轻松、可靠地计算出这些时间。

问题是，这些时候取决于程序(甚至整个系统)之前发生的动态环境。CPU是复杂的野兽，缓存效果(数据缓存和指令缓存)通常是一个主要因素。分支预测也是如此。为什么处理排序数组比处理未排序数组更快？

在汇编语言中对一个小循环进行静态分析是可能的。例如，我可以准确地预测一个简单循环可以在Intel上运行的每一个迭代周期，假设没有缓存错误，基于Agner Fog's显微结构pdf和指令表。超越这一点，就需要越来越多的猜测。

对于花费大量时间优化代码的专家来说，在Ruby这样的高级解释语言中的性能可能是可以预测的，但几乎可以肯定的是，“这将占用这么多微秒时间”，只是“这可能比这稍微快一点或快得多”。

算法的复杂性将给你一个理论上的速度比较一个算法。

你的问题是关于一个任意的程序，但一个程序不仅仅是一组算法。

程序的执行速度取决于它正在运行的上下文(I/O、操作系统(多任务处理与否)、硬件)。

因此，除了对一组测量数据进行统计之外，没有其他方法，这是基准测试的定义。