算法的時間復雜度是指算法執行過程中所需要的基本運算次數。

算法是在有限步驟內求解某一問題所使用的一組定義明確的規則。（推薦學習：MySQL視頻教程）

通俗地說，就是計算機解題的過程。算法的復雜性是算法效率的度量，是算法運行所需要的計算機資源的量，是評價算法優劣的重要依據。我們可以從一個算法的時間復雜度與空間復雜度來評價算法的優劣。

當一個算法轉換成程序并在計算機上執行時，其運行所需要的時間取決于下列因素：

(1)硬件的速度。

(2)書寫程序的語言。實現語言的級別越高，其執行效率就越低。

(3)編譯程序所生成目標代碼的質量。對于代碼優化較好的編譯程序，其所生成的程序質量較高。

(4)問題的規模。例如，求100以內的素數與求1000以內的素數，其執行時間必然是不同的。

顯然，在各種因素都不能確定的情況下，很難比較出算法的執行時間。也就是說，使用執行算法的絕對時間來衡量算法的效率是不合適的。因此不能用算法程序的執行時間或程序長短來確定時間復雜度，而應該用算法執行過程中所需要的基本運算次數來衡量。

時間頻率 一個算法花費的時間與算法中語句的執行次數成正比例，哪個算法中語句執行次數多，它花費時間就多。一個算法中的語句執行次數稱為時間頻度。記為T(n)。

時間復雜度 在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度T(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什么規律。為此，我們引入時間復雜度概念。

一般情況下，算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n),使得當n趨近于無窮大時，T(n)/f(n)的極限值為不等于零的常數，則稱f(n)是T(n)的同數量級函數。記作T(n)=Ｏ(f(n)),稱Ｏ(f(n)) 為算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。

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總結

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