时间复杂度是算法执行时间与问题规模的关系，通常用大O符号表示。计算时间复杂度要先确定每个基本操作的执行次数，再将其用公式表示，并找到最高次项。若最高次项为常数，则时间复杂度为O(1)；若为线性，则为O(n)；若为平方，则为O(n²)；依此类推。时间复杂度越小，算法效率越高。在实际应用中，需要比较不同算法的时间复杂度，以选择最优的算法实现。

时间复杂度是评估算法效率的一个指标，它通过计算算法运行所需的时间来衡量算法的复杂度。具体来说，我们通常用大O表示法来表示时间复杂度，即表示算法的时间复杂度为O(f(n))，其中n为输入规模。计算时间复杂度需要考虑算法中每个操作的执行次数，包括基本操作和循环操作等。根据算法中最耗时的操作的执行次数来确定算法的时间复杂度。时间复杂度的计算可以帮助我们评估算法在不同输入规模下的效率，从而选择更加高效的算法或改进现有算法。