python与算法：算法的时间对比分析

算法时间的对比
A算法的时间开销为100n^3,B的算法开销为0.5*2^n,问题规模为多大的时候B算法的更快？
两种方法，
一种是求解：
0.5*2^n<100n^3
得到的n的值就是满足条件的规模
另一种是画图：
可以比较清晰的表明随着规模增加，时间的消耗程度

# 计算可得，在小于20的时候，B算法较快
target_num=[]
for i in range(100):
    if 0.5*2**i<100*i**3:
        target_num.append(i)
print(target_num)

import matplotlib.pyplot as plt
x=list(range(22))
y1=[0.5*2**i for i in x]
y2=[100*i**3 for i in x]
plt.plot(x,y1,color='red')
plt.plot(x,y2,color='green')
plt.legend(["A: 0.5*2**i", "B: 100*i**3"])
plt.show()