时间复杂度是计算机科学中用来描述算法执行时间与输入规模的关系的一个概念。它通常用大O记号（Big O notation）表示，反映了算法执行时间的增长趋势。时间复杂度分析关注的是算法中基本操作的执行次数与问题规模n的关系，忽略掉常数因子和低阶项，只关注最高阶项。
定义：
时间复杂度表示随着输入规模n的增长，算法所需执行的基本操作步骤数目的增长趋势。
表示方法：
使用大O符号表示，如O（1）、O（n）、O（n^2）、O（log n）等。
目的：
帮助程序员和算法设计者预测算法对不同大小输入的处理时间，从而评估算法的效率。
分析：
通常通过分析算法中最内层循环的频度来确定整个算法的时间复杂度。
类型：
常见的时间复杂度类型包括常数时间复杂度（O（1））、线性时间复杂度（O（n））、平方时间复杂度（O（n^2））、对数时间复杂度（O（log n））等。
应用：
在算法设计、程序优化和资源管理等领域中非常重要。
举例来说，如果一个算法的时间复杂度是O（n^2），这意味着随着输入规模n的增加，算法的执行时间将大约按照n的平方的速度增长。