多項式時間是指一個問題的計算時間不大于問題規模的多項式倍數，多項式時間代表的是一類時間復雜度的統稱。這里的計算時間不是具體的時間，而是指解決問題時使用的算法的時間復雜度。

時間復雜度表示的是在解決一個問題時，隨著問題規模的擴大，解決問題所需要的時間的增長情況。在計算機科學中，用時間復雜度來衡量算法的效率。如果不管數據規模有多大，程序處理花的時間始終是固定的，那么就說這個程序具有O(1)的時間復雜度，也稱常數復雜度。如果數據規模變得有多大，程序處理花的時間也跟著變得有多長，那么這個程序的時間復雜度就是O()，也稱線性復雜度。數據規模與花費的時間成對數關系，那么這個程序的時間復雜度就是O()，也稱對數復雜度。常見的還有O()、O()、O()、O()（a為常數）、O()。

上述的這些復雜度明顯的可以分為兩類，一類是O(1)、O()、O()、O()（a為常數）等，是多項式級的復雜度，另一類是O()（a為常數）、O()等，是非多項式級的復雜度。后者的復雜度遠遠大于前者。在解決問題時，選擇的算法通常是多項式級的復雜度，非多項式級的復雜度需要的時間太多，除非是數據規模非常小。

常見多項式時間復雜度的關系為：

O(1)<O()<O()<O()<O()<O()

常見非多項式時間復雜度關系為：

O()<O()<O()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的多项式时间的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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