算法的时间复杂度是衡量算法运行效率的重要指标，表示随着输入规模增大，算法执行时间的增长趋势。它帮助我们评估算法的性能，并选择最优方案。
| 时间复杂度 | 说明 |
| O(1) | 常数时间，执行时间固定，与输入无关 |
| O(log n) | 对数时间，常见于二分查找等算法 |
| O(n) | 线性时间，执行时间与输入规模成正比 |
| O(n log n) | 线性对数时间，常见于快速排序等算法 |
| O(n²) | 平方时间，常见于双重循环结构 |
| O(2ⁿ) | 指数时间，执行时间随输入增长迅速上升 |
理解时间复杂度有助于优化程序，避免低效算法。在实际应用中，应根据数据规模和需求选择合适的时间复杂度。
