算法的时间复杂度是指在计算机执行该算法时所需要的时间和输入规模之间的关系。常见的时间复杂度有：
1. O(1)：常数时间复杂度，表示无论输入规模大小是多少，算法都需要相同的时间完成。例如读取数组中某个元素。
2. O(log n)：对数时间复杂度，表示算法的运行时间随输入规模增长而增长，但增长率远远慢于线性增长。例如二分查找。
3. O(n)：线性时间复杂度，表示算法的运行时间与输入规模呈正比关系，即随着输入规模的增加，时间消耗也会呈线性增长。例如遍历数组。
4. O(nlog n)：常见的一种时间复杂度，主要出现在排序算法中，通常采用分治策略或者堆排序实现。
5. O(n^2)：平方时间复杂度，表示算法的运行时间与输入规模的平方成正比，通常出现在嵌套循环的情况下。
6. O(2^n) ：指数时间复杂度，指定量级的问题规模越大，时间的增长率指数级别上升，非常低效。
在实际应用中，我们需要根据具体的场景来选择合适的算法，以平衡运行时间和计算资源的消耗。一般来说，时间复杂度越小的算法，执行效率就越高。