时间复杂度是指程序运行从开始到结束所需要的时间。通常分析时间复杂度的方法是从算法中选取一种对于所研究的问题来说是基本运算的操作，以该操作重复执行的次数作为算法的时间度量。一般来说，算法中原操作重复执行的次数是规模n的某个函数T(n)。由于许多情况下要精确计算T(n)是困难的，因此引入了渐进时间复杂度在数量上估计一个算法的执行时间。其定义如下：
如果存在两个常数c和m，对于所有的n，当n≥m时有f(n)≤cg(n)，则有f(n)=O(g(n))。也就是说，随着n的增大，f(n)渐进地不大于g(n)。例如，一个程序的实际执行时间为T(n)=3n3+2n2+n，则T(n)=O(n3)。
常见的对算法执行所需时间的度量：
2、常见算法逻辑的时间复杂度：
（1）单个语句，或程序无循环和复杂函数调用：O(1)
（2）单层循环：O(n)；双层嵌套循环：O(n2)；三层嵌套循环：O(n3)。
（3）树形结构、二分法、构建堆过程：O(log2n)。（4）堆排序、归并排序：O(nlog2n)。
（5）所有不同可能的排列组合：O(2n)
