算法的时间复杂度是指算法执行的时间增长速率，即随着输入数据规模的增长，算法执行所需时间的增长情况。它反映了算法的效率，是衡量算法优劣的重要指标之一。
时间复杂度通常用大O符号（O-notation）来表示，具体表示如下：
1. 常数时间复杂度（O(1)）：算法执行时间不随输入数据规模增长而增长，例如查找数组中固定位置的元素。
2. 线性时间复杂度（O(n)）：算法执行时间与输入数据规模成正比，例如遍历数组中的所有元素。
3. 对数时间复杂度（O(log n)）：算法执行时间与输入数据规模的以2为底的对数成正比，例如二分查找。
4. 多项式时间复杂度（O(nk)，k为常数）：算法执行时间与输入数据规模的k次方成正比，例如快速幂算法。
5. 指数时间复杂度（O(2n)）：算法执行时间与输入数据规模的指数成正比，例如递归解N皇后问题。
6. 平方根时间复杂度（O(n(1/2)））：算法执行时间与输入数据规模的平方根成正比，例如某些排序算法。
7. 无穷大时间复杂度（O(n!)）：算法执行时间与输入数据规模的阶乘成正比，例如全排列问题。
在表示时间复杂度时，通常关注算法的渐进时间复杂度，即当输入数据规模趋于无穷大时，算法执行时间的增长趋势。例如，一个算法的时间复杂度可以表示为O(n2)，这意味着当输入数据规模n增大时，算法执行时间将增长到其平方。
