時間復雜度分為：
-
時間復雜度
-
空間復雜度
時間復雜度用於度量算法的計算工作量，空間復雜度用於度量算法占用的內存空間。
漸進時間復雜度
時間復雜度是算法運算所消耗的時間，因為不同大小的輸入數據，算法處理所要消耗的時間是不同的，因此評估一個算運行時間是比較困難的，所以通常關注的是時間頻度，即算法運行計算操作的次數，記為T(n)，其中n稱為問題的規模。
同樣，因為n是一個變量，n發生變化時，時間頻度T(n) 也在發生變化，我們稱時間復雜度的極限情形稱為算法的漸近時間復雜度，記為O(n)，不包含函數的低階和首項系數。
時間復雜度分為：
- 常數階 O(1)
- 線性階 O(n)
- 平方階 O(n^2)
- 立方階 O(n^3)
- 對數階 O(logn)