一、问题
????????算法的时间复杂度是评测算法好坏的主要指标，那么什么是算法的时间复杂度呢？
二、解答
????????算法的时间复杂度度量主要是计算?个算法所?的时间，算法所?的时间主要包括程序编译时间和运?时间。由于?个算法?旦编译成功就可以多次运?，因此忽略编译时间， 在这?只讨论算法的运?时间。
????????算法的运?时间依赖于加减乘除等基本的运算、参加运算的数据的??、计算机硬件 以及操作环境等等。要想准确地计算时间是不可?的。?影响算法时间最为主要的因素是问题的规模，也就是输?量的多少。同等条件下，问题的规模越?，运?的时间也就更?。
????例如，求1+2+3+?+n 的算法，即n个整数的累加求和，这个问题的规模为n。因此，运?算法所需的时
间T是问题规模n的函数，记作 T(n)。????????为了客观地反映?个算法的执?时间，通常?算法中基本语句的执?次数来度量算法的?作量。?这种度量时间复杂度的?法得出的不是时间量，?是?种增?趋势的度量。 即当问题规模n增?时，T(n)也随之变?。
? ? ? ? 总而言之，当问题规模充分?时，算法中基本语 句的执?次数为在渐进意义下的阶，成为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度，通常??O记号表示。
?数学语?通常描述为：
若当且仅当存在正整数c和n0，对于任意n >= n0，都有 T(n)<=c*f(n)，则称该算法的渐进时
间复杂度为 T(n) = O((n))（或称算法在O(f(n))中）。????????对于某些算法即使问题规模相同，如果输?数据不同，则算法运?时间也不同。因此要想全?分析?个算法，需要考虑算法在最好、最坏、平均情况下的时间消耗。
????????由于最好情况出现的概率太?，因此不具代表性，但是，当最好情况出现的概率?时，应该分析最好情况；虽然最坏情况出现的概率也太?，不具代表性，但是分析最坏情况能够让?们知道算法的运?时间最坏到什么程度，这?点在实时系统中很重要；分析平均情况是?较普遍的，特别是同?个算法要处理不同的输?时，通常假定输?的数据是等概率分布的。
????????通过对算法时间复杂度的分析，我们可以总结出这样?条结论：
在计算任何算法的时间复杂度时，可以忽略所有低次幂和最?次幂的系数，这样可以简化算法
分析，并使注意?集中在增长率上。 下?求?个程序段的时间复杂度，体会?下时间复杂度的计算
?法。例如，求下?程序段的时间复杂度。
for(i = 1;i < 7;i++)
sum += i;
//sum += i 是基本语句，执?次数为6，时间复杂度为O(1)，此时间复杂度称为常量阶。注意：
只要T(n)不是问题规模n的函数，?是?个常数，它的时间复杂度均为O(1)三、总结
????????在科技?度发展的今天，速度是?切事物的标准。?效的算法?先要求具有低的时间复杂度，但是也要综合考虑，不能为追求低的时间复杂度?忽略了其他标准。