如何优化自己的C#代码，加快程序运行效率

你的第一个问题，不知道你有曾经优化win98 winxp的经验没，除了服务器版， *** 作系统默认都是优化前台程序，所以，如果你想让 background task 得到更多的 cpu 时间，那你需要修改 *** 作系统的优化选项。

提高应用程序运行效率，主要还是从你的逻辑入手，把复杂任务拆分开来，能够利用IOCP的地方就用IOCP，在多CPU或多核机器上，按照核心数把任务分解到每个单独的核心上去执行。

傻逼，你TM的循环25000次画线你Y不慢谁慢

你不会用FillPolygon方法填充多边形么？测试结果运行速度不超过200ms

while (zijiashu >= 0)

{

gFillPolygon(sdBrush1, boa[zijiashu]swbxToArray());

gDrawLines(boa[zijiashu]p, boa[zijiashu]swbxToArray());

zijiashu--;

}

时间复杂度和空间复杂度

1、空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量

2、一般情况下，算法中基本 *** 作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=Ｏ(f(n)),称Ｏ(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n2)。

按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：

常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),，

k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。

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