同一个问题可以有不同的算法，算法的效率可以通过算法的执行时间来体现，但是我们不能每一次都通过计算机来计算这个时间，显然不现实，而且算法的时间还会受到很多因素的影响，比如：程序设计语言的选择，代码的质量，计算机的软硬件条件，问题的规模等。那么我们可以使用算法中基本操作的执行次数来表示算法的执行时间，基本操作的执行次数关于问题规模n的增长率和算法的时间增长率是成正比的，算法的重复执行次数是关于问题规模n的一个函数f(n), T(n) = O(f(n))称作算法的时间复杂度，有时候f(n)并不能够准确的计算出执行次数，可以使用f(n)表达式中受n影响最大的一项(不含系数)来表示时间复杂度，通常我们所说的时间复杂度是最坏情况下的时间复杂度，我们可以通过不断的改进时间复杂度来优化我们的算法，同一问题，不同的算法，时间复杂度低的算法效率更高。
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