算法复杂度，即算法在编写成可执行程序后，运行时所需要的资源，资源包括时间资源和内存资源。

一个的评价主要从和来考虑。

（1）时间频度

一个中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。的是指执行算法所需要的计算工作量。

（2）

一般情况下，中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为的渐进，简称。

在各种不同中，若中语句执行次数为一个常数，则为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n^2+3n+4与T(n)=4n^2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n^2)。

按数量级递增排列，常见的 有：

常数阶O(1),对数阶O(log2n)(以2为底n的对数，下同),线性阶O(n),

线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...，

k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述 不断增大， 的执行效率越低。