在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于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，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。举例，如果一个算法对于任何大小为的输入，它至多需要的时间运行完毕，那幺它的渐近时间复杂度是。

计算时间复杂度的过程，常常需要分析一个算法运行过程中需要的基本操作，计量所有操作的数量。通常假设一个基本操作可在固定时间内完成，因此总运行时间和操作的总数量最多相差一个常量系数。

In computer science, the time complexity of an algorithm quantifies the amount of time taken by an algorithm to run as a function of the length of the string representing the input. The time complexity of an algorithm is commonly expressed using big O notation, which excludes coefficients and lower order terms. When expressed this way, the time complexity is said to be described asymptotically, i.e., as the input size goes to infinity. For example, if the time required by an algorithm on all inputs of size n is at most 5n + 3n for any n (bigger than some n₀), the asymptotic time complexity is O(n).