「時間複雜度」是計算機科學中的一個概念，用來描述一個演算法在執行過程中所需的時間隨著輸入規模變化的增長速率。它通常用大O符號表示，能夠幫助我們理解和比較不同演算法的效率。時間複雜度考慮了隨著輸入數據量增加，演算法所需的運算時間是如何變化的。常見的時間複雜度類型包括常數時間O(1)、線性時間O(n)、平方時間O(n^2)、對數時間O(log n)等。這些指標對於設計高效的演算法至關重要。
用於描述演算法在不同輸入規模下所需的時間。時間複雜度通常用於比較不同演算法的效率，幫助開發者選擇最佳的解決方案。它是計算機科學中一個核心的概念，特別是在設計和分析演算法時。
例句 1：
這個演算法的時間複雜度是O(n)，表示它的執行時間隨著輸入大小線性增長。
The time complexity of this algorithm is O(n), indicating that its execution time grows linearly with input size.
例句 2：
了解時間複雜度有助於我們選擇更有效的演算法。
Understanding time complexity helps us choose more efficient algorithms.
例句 3：
在進行演算法分析時，時間複雜度是一個重要的考量因素。
Time complexity is an important consideration when analyzing algorithms.
指的是一個程序或演算法完成其任務所需的實際時間。這個術語通常用於性能測試中，以確定某個特定實現的效率。執行時間可以受到多種因素影響，包括硬體性能、輸入數據的大小和演算法的設計。
例句 1：
這段程式碼的執行時間比預期的要長。
The execution time of this piece of code is longer than expected.
例句 2：
我們需要優化這個演算法的執行時間。
We need to optimize the execution time of this algorithm.
例句 3：
執行時間的測試結果顯示，這個方法比其他方法更快。
The execution time test results show that this method is faster than others.
指的是演算法在執行時所需的資源，包括時間和空間。演算法的效率通常通過時間複雜度和空間複雜度來衡量，這有助於評估其在不同情況下的表現。高效的演算法能夠在較短的時間內完成任務，並使用較少的資源。
例句 1：
提高演算法效率可以顯著減少計算時間。
Improving algorithm efficiency can significantly reduce computation time.
例句 2：
我們需要評估這些演算法的效率，以選擇最合適的解決方案。
We need to evaluate the efficiency of these algorithms to choose the most suitable solution.
例句 3：
算法效率的提升通常會帶來更好的使用者體驗。
Enhancing algorithm efficiency often leads to a better user experience.