以下是一个解决“比较算法复杂性”的示例代码：

import time

# 定义一个需要比较的算法函数
def my_algorithm(n):
    sum = 0
    for i in range(n):
        sum += i
    return sum

# 定义一个计算算法执行时间的函数
def calculate_execution_time(algorithm, n):
    start_time = time.time()
    result = algorithm(n)
    end_time = time.time()
    execution_time = end_time - start_time
    print(f"The algorithm took {execution_time} seconds to execute.")
    return result

# 使用示例
n = 1000000
result = calculate_execution_time(my_algorithm, n)
print(f"The result of my algorithm is {result}.")

在这个示例中，我们首先定义了一个需要比较的算法函数 my_algorithm，它接受一个参数 n，并返回一个计算结果。

然后，我们定义了一个计算算法执行时间的函数 calculate_execution_time，它接受两个参数：一个算法函数和一个参数 n。该函数使用 time 模块来计算算法函数执行的时间，并打印出执行时间。最后，它返回算法函数的结果。

最后，我们使用了示例参数 n = 1000000 来调用 calculate_execution_time 函数，并将结果打印出来。

通过这个示例代码，我们可以比较不同算法的执行时间，从而了解它们的复杂性。