算法的時間復雜度與問題的規模有關 。在計算機科學中，算法的時間復雜度是一個函數，它定性描述該算法的運行時間 。這是一個代表算法輸入值的字符串的長度的函數 。
時間復雜度常用大O符號表述 ， 不包括這個函數的低階項和首項系數 。使用這種方式時 ， 時間復雜度可被稱為是漸近的，亦即考察輸入值大小趨近無窮時的情況 。
【算法的時間復雜度與什么有關 什么是算法的時間復雜度?怎樣表示算法的時間復雜度?】為了計算時間復雜度，通常會估計算法的操作單元數量，每個單元運行的時間都是相同的 。因此，總運行時間和算法的操作單元數量最多相差一個常量系數 。相同大小的不同輸入值仍可能造成算法的運行時間不同，因此我們通常使用算法的最壞情況復雜度，記為 T（n） ， 定義為任何大小的輸入n所需的最大運行時間 。另一種較少使用的方法是平均情況復雜度，通常有特別指定才會使用 。時間復雜度可以用函數 T（n） 的自然特性加以分類 。
