首先，什么叫时间复杂度？

时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。

简单来说，时间复杂度其实就是一个算法执行的次数。

另外时间复杂度要用大O标记法。

时间复杂度T(n)用O(n)的形式来表示，O(n)里面的n是一个函数。T(n)=O(F(n))。

举几个计算时间复杂度的例子：

注：

如果代码里全是常量，时间复杂度则通通为O(1)。n前面的常数一定要省略掉，如O(2n)直接写成O(n)。如果一个时间复杂度里面有两个函数，我们直接采取里面的最高阶算法。例如O(n^2-n)，我们直接写成O(n^2)。

以下是关于计算时间复杂度的例题：

这道题应该选D。

解题思路：基本运算是i=i*2，设其执行时间为T(n)，则2T(n)<=n，即T(n)<=log2n=O(log2n)。

解题思路：这段代码里只有常量，所以时间复杂度只有O(1)。

解题思路：当有若干个循环时，时间复杂度是和嵌套层数最多的循环语句中最内层的频度决定的，时间复杂度：O(n^3)。

解题思路：这段代码，for循环里面的代码会执行n遍，因此它消耗的时间是随着n的变化而变化的，因此这类代码都可以用O(n)来表示它的时间复杂度。

解题思路：本段代码基本执行操作是M + N次，因为M和N是两个未知数，所以时间复杂度为O(M+N)，如果告诉M远大于N，那么此时的时间复杂度就为O(M)，因为时间复杂度就是一个估算的过程。