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谷歌微基准库支持估计算法的复杂性，但一切都是通过告诉框架你的大小来表达的N。我很好奇M+N在这个框架中表示算法的最佳方式是什么。在我的测试中，我在测试中检查了 M 和 N 值的笛卡尔积。

我是否SetComplexityN使用M+N（对于O(MN)我假设的算法SetComplexityN类似M*N）调用？如果我想对算法的复杂性进行硬编码（相对于最佳拟合），benchmark::oN那么会映射到M+N并benchmark::oNSquared映射到O(MN)?

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这不是我们在图书馆中还没有考虑过的东西。

如果将复杂度设置为M+N并使用oN，则用于最小二乘计算的拟合曲线将是线性的M+N。

但是，如果您将复杂性设置为M*N并使用，oNSquared那么我们将尝试适应pow(M*N, 2)可能不是您想要的，所以我认为仍然使用oN是合适的。

于 2020-11-04T12:04:42.440 回答