計算公式：T (n) = O(f(n))n為問題規模；T (n) 為時間複雜度；f(n)的增長率和程序執行時間的增長率相同；O表示程序執行時間的“階”PS：一般求鏈表的時間複雜度都用估算的估算算法的時間複雜度的方法為:

1.多數情況下,求最深層循環內的簡單語句(原操作)的重複執行的次數.

2.當難以精確計算原操作的執行次數時,只需求出它關於n的增長率或階即可.

3.當循環次數未知(與輸入數據有關),求最壞情況下的簡單語句(原操作)的重複執行的次數.我這學期剛學完數據結構，我還有一些我們老師講課的PPT。如果你要的話可以告訴我

在數據結構中，時間複雜度是衡量算法效率的指標之一。它表示在最壞情況下，算法執行所需的時間與問題規模的增長率。

計算時間複雜度可通過分析算法中的循環、遞歸、判斷等關鍵操作的執行次數來實現。常用的時間複雜度有常數階O(1)、線性階O(n)、對數階O(logn)、平方階O(n^2)等。通過對算法中各個操作的時間複雜度進行計算並相加，可以得到整個算法的時間複雜度。

選擇合適的數據結構和算法可以降低時間複雜度，提高算法效率。