时间复杂度的定义：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。
一个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知道。
我们可以记住一句话，“算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度”。那么，什么是基本操作呢：基本操作就是算法中的每一条语句，我们通常可以只考虑循环内的语句就行了（最内层循环里的语句）。
OK，在我们的程序中，我们总能找到一个n，这个n是问题的规模，比如循环的次数，数组或者链表结构元素的个数等，而我们的时间复杂度就是关于这个问题规模n的函数T(n)，T(n)实际上叫做“渐进时间复杂度”简称为时间复杂度。基本操作的执行次数f(n)。
现在，我们要把T和f联系起来了：T(n)=O(f(n))。O是数量级的符号。一般而言呢，我们取f(n)中随n增大增长最快的项，然后将该项的系数变为1。
举个例子来说：f(n)=3n4+2n2+1，那么T(n)=O(f(n))=O(n4)。
再来回顾一下：算T(n)=>找出基本操作，确定问题的规模n=>计算基本操作执行次数f(n)=>得出T(n)