程序运行耗时是指 程序从开始执行到结束执行所消耗的时间。它通常以秒、毫秒、微秒或纳秒等单位来衡量。计算程序运行耗时有多种方法，以下是一些常见的方法：
普通计算方法
在程序开始前后各记录一个时间点，然后计算两个时间点之间的差值。例如，使用Python的`time`模块可以这样做：
```python
import time
start_time = time.clock（）
time.sleep（5） 假设程序休眠5秒
stop_time = time.clock（）
cost = stop_time - start_time
print（"程序运行耗时： %s 秒" % cost）
```
使用性能分析工具
性能分析工具可以帮助查看程序哪些部分运行时间较长。常用的性能分析工具有`perf`、`Valgrind`、`gprof`等。
Linux中的`time`命令
`time`命令可以显示程序的运行耗时，包括用户态CPU耗时、系统态CPU耗时和实际墙钟时间。例如：
```sh
$ time foo
real0m0.003s
user0m0.000s
sys 0m0.004s
```
`real`表示实际命令运行结束时的时钟时间差。
`user`表示用户态CPU耗时。
`sys`表示系统态CPU耗时。
编程语言特定的方法
不同的编程语言有不同的方法来计算运行耗时。例如，在Java中，可以使用`System.currentTimeMillis（）`或`System.nanoTime（）`来获取开始和结束时间：
```java
long startTime = System.currentTimeMillis（）；
// 程序做一些功能性的操作
long endTime = System.currentTimeMillis（）；
System.out.println（"程序运行时间： " + （endTime - startTime） + "ms"）；
// 或者使用纳秒为单位
long startTime = System.nanoTime（）；
// 程序做一些功能性的操作
long endTime = System.nanoTime（）；
System.out.println（"程序运行时间： " + （endTime - startTime） + "ns"）；
```
建议
选择合适的方法：根据具体需求和编程环境选择合适的运行耗时计算方法。
使用性能分析工具：对于复杂的程序，使用性能分析工具可以更准确地找到性能瓶颈。
考虑系统负载：在系统负载较高的情况下，程序的实际运行时间可能会比预期长。
通过以上方法，可以有效地计算和分析程序的运行耗时，从而优化程序性能。