1樓：
不，對於任意演算法的話，不可以。
人腦也不可以，這是乙個「不可知」的事情。
除非你把問題限制在某些特定的演算法，否則這是圖靈不可計算的。
因為：停機問題是不可計算的
所以你不能判定演算法的執行時間是否是無窮大。
所以你不能給演算法確定時間漸進上界，因為你甚至不知道這個上界是否是「無窮大「，更別提確定它的具體形式了。
2樓：Dour
你專門在電腦上寫乙個算複雜度的程式當然能算複雜度，但是基本沒人這麼做。
因為電腦主要還是執行人的命令的，人才是應該辨別哪個命令快，哪個慢，選取最合適的命令讓電腦執行。試想一下，人類既然已知各種排序演算法的複雜度，（如果求快的話）那為何不直接找乙個最快的排序演算法，讓電腦執行。難道讓電腦耗費更多的資源把所有的排序演算法的複雜度求出來，讓電腦自己做決定嗎？
這個就多此一舉了。
當然當人們想讓電腦處理更複雜，資料量更大的事情的時候就有必要讓電腦這麼做了，這個就需要求助於AI和機器學習的演算法了。
3樓：
這叫Rice's theorem
不要說具體的數量級，電腦連是有限還是無窮都算不出來，這叫停機問題。
人腦能算出來是因為人腦可以構建分析框架可以去分析，而計算機目前無法自動構建。但人腦也不是什麼都能算出來，有大量的近似模糊甚至錯誤之處。
4樓：tripack45
人腦也不能自動給出Big O。你把帶路徑壓縮的並查集給乙個沒有見過的人，有多大可能這個人一口氣能給出最緊的複雜度？不太可能吧。
但是不代表人不能給出乙個正確（但不一定最緊）的bound。
計算機自動給出複雜度Bound的方法並不是沒有，比如Jan Hoffman的工作Resource Aware ML (http://
raml.co/
) 不僅能給出asymtopic bound, 更能給出帶有具體的Bound，不過這個bound不一定是緊的就是了。
5樓：
人腦也不能算出任意程式的複雜度啊.....
相應的,寫的程式也可以算出一些程式的複雜度...
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