什么是时间复杂度？
时间复杂度是一种计算算法时间效率的度量。
当我们在解决问题时，除了关注算法的正确性外，还需要考虑算法的执行时间。时间复杂度能够帮助我们分析算法的运行时间与输入规模之间的关系，更好地评估算法的效率。
时间复杂度的表示
常用的时间复杂度表示方法有：O(大O)表示法、Ω(大omega)表示法、Θ(大theta)表示法等。
其中，O(大O)表示法用来表示算法的上界时间复杂度，Ω(大omega)表示法用来表示算法的下界时间复杂度，Θ(大theta)表示法用来表示算法的精确时间复杂度。
如何计算时间复杂度？
计算算法的时间复杂度需要分析算法中基本操作的执行次数与输入规模之间的关系。常见的时间复杂度有：常数阶O(1)、线性阶O(n)、对数阶O(logn)、平方阶O(n²)等。
为什么时间复杂度很重要？
通过分析算法的时间复杂度，我们能够选择更加高效的算法来解决问题，提高计算效率，节约时间和资源。