我还没有看到相关的内容，我怀疑定义 "n" 的困难之处在于分析复杂函数通常需要多个变量来定义。
有针对圈复杂度的分析工具，但是否有用于时间（和/或空间）复杂度的工具呢？如果有，是哪些工具？如果没有，为什么没有？不可行吗？不可能实现吗？还是只是没有人去做这件事？
理想情况下，应该有一种类似整体应用程序复杂性（定义不同的可能的 "n"）以及每个应用程序方法的复杂性的工具。
编辑：看起来由于停机问题的存在，确切的解决方案是不可能的，但是，是否可能使用某种启发式逼近？我意识到，就实际目的而言，一个好的分析器将提供更有用的信息，但这似乎是一个有趣的问题。
此外，如何计算特定程序子集的复杂度呢？
不幸的是，有一个被称为“停机问题”（Halting problem）的难题...
不，这是不可能的，因为存在停机问题。
如果您想要改进应用程序，可以考虑使用性能分析。这将允许您确定实际上需要最多时间的内容。这样，您就不会花费时间优化仅在小数据集上运行的O(n^3)算法。
一些想法：
真正的计算机大约是确定性有限状态机，因此停机问题实际上并不是一个实际的限制。一个实际的限制是一个算法需要比你愿意等待的时间更长，排除了任何暴力分析方法。
要对算法的复杂度有一个大致的想法，您可以在一组随机输入上运行它，并测量所花费的时间。然后通过数据绘制一条曲线。
分析算法的时间复杂度可能相当复杂，需要一些创造性的步骤。（例如快速排序的分析）。这个问题与逻辑定理证明和程序验证密切相关。构建一个有用的工具，使得半自动解决复杂度成为可能，即一个根据人类提示系统地搜索解决方案的工具，但这肯定是很困难的。
