计算机考研中，时间复杂度是衡量算法效率的重要指标。它描述了一个算法运行所需时间与输入数据规模之间的增长关系。通常用大O符号（O-notation）来表示。例如，一个算法的时间复杂度为O(n)，意味着算法的运行时间与输入数据量n成正比。以下是一些常见的时间复杂度级别：
1. O(1)：常数时间复杂度，算法运行时间不随输入数据量变化。
2. O(log n)：对数时间复杂度，算法运行时间随着数据量的增长而减半。
3. O(n)：线性时间复杂度，算法运行时间与输入数据量线性增长。
4. O(n log n)：线性对数时间复杂度，算法运行时间随数据量增长呈对数增长。
5. O(n^2)：平方时间复杂度，算法运行时间随数据量增长呈平方增长。
6. O(2^n)：指数时间复杂度，算法运行时间随数据量增长呈指数增长。
掌握时间复杂度的概念对于计算机考研来说至关重要，它有助于我们评估算法的优劣，选择合适的算法解决问题。
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