在计算机科学中，算法时间复杂度是指算法的执行时间与问题规模之间的增长率关系，通常用Big O符号表示。
时间复杂度是衡量算法优劣的重要指标之一。一般来说，时间复杂度越小，算法的效率越高。不过，时间复杂度并不完全决定了算法的实际运行时间，还会受到其他因素的影响，如计算机硬件、数据规模等。
与时间复杂度相关的常见算法有：常数阶O(1)、线性阶O(n)、对数阶O(logn)、线性对数阶O(nlogn)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、指数阶O(2^n)等。
在算法设计和实现时，我们需要根据问题规模，对不同的算法进行时间复杂度的分析并进行选择。这样可以在保证算法正确性的前提下，尽量提高算法的效率，减少资源的浪费。
