[請益] 演算法運算量 vs 執行時間

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各位高手們, 小弟請教一個最近很困惑的問題
我用計量分析方式分析了兩個演算法的運算量
假設這兩個演算法稱為A跟B方法好了
如果分析過程無誤的話, 理論上可以證明方法A的運算量比B少
但奇怪的是, 用程式實作這兩個演算法後, 在同一個平台上跑
方法A的執行時間都比B還要多
程式方面我已經盡量把兩個方法都最佳化了(全都沒有用到浮點運算,動作流程也最簡化)
測試平台也試了好幾種, 從windows到linux, 從cpu到gpu
結果都一樣...

因為分析過程跟程式最佳化我都再三確認過沒有錯誤
但就是找不出一個合理的解釋這個詭異現像
想說請教一下有沒有高手可以分享一下經驗
是不是真的會有演算法的運算量跟執行時間為反比的情況發生?
可能是由甚麼原因造成的呢?

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◆ From: 111.243.12.103
推 rebaudiana:cache存取速度,  單一運算的指令週期
→ rebaudiana:不一定一樣啊
推 moremusic:運算的次數不夠多?
推 bxxl:有可能是data dependency,造成pipeline stall
→ bxxl:有看過compile出來的assembly code嗎?
推 bxxl:還有應該要先自己做一下校正,你估計的運算數
→ bxxl:跟assembly code的指令數, 跟實際跑的cycle數
→ bxxl:這三者的一致性如何.
推 jackace:不管是code cache還是data cache都有影響
→ jackace:兩者使用到的code,stack,heap size為何?
推 janice001:有時候data n不夠大 複雜度前面被省略
→ janice001:的常數 就會有影響
推 plover:自己耍笨