「冪時」是數學術語，指的是一個運算的時間複雜度，其增長速率與輸入大小的冪次方成正比。這意味著，當輸入大小增加時，運算所需的時間會以一個冪次函數的速度增長。這種時間複雜度常見於某些演算法，尤其是那些涉及多重迴圈或嵌套運算的情況。冪時複雜度的表示通常為 O(n^k)，其中 n 是輸入大小，k 是冪次。
在計算機科學中，這個術語用來描述演算法的運行時間，這時間是輸入大小的多項式函數。通常用於那些能在合理時間內解決問題的演算法。多項式時間的演算法通常是可行的，因為它們的運行時間不會隨著輸入的增長而迅速上升。
例句 1：
這個演算法在多項式時間內解決了問題。
This algorithm solves the problem in polynomial time.
例句 2：
多項式時間的演算法通常是可接受的。
Polynomial time algorithms are usually acceptable.
例句 3：
我們需要尋找一個在多項式時間內有效的解決方案。
We need to find an efficient solution that works in polynomial time.
這個術語常用於描述演算法的效率，特別是計算時間和空間需求。它可以是時間複雜度或空間複雜度，通常以大 O 符號表示。複雜度的分析幫助我們理解演算法在不同情況下的性能。
例句 1：
這個演算法的時間複雜度非常高。
The time complexity of this algorithm is very high.
例句 2：
我們需要降低這個問題的計算複雜度。
We need to reduce the computational complexity of this problem.
例句 3：
複雜度分析是設計高效演算法的重要步驟。
Complexity analysis is an important step in designing efficient algorithms.
這個術語專門用來描述演算法所需的運行時間，通常根據輸入的大小來表示。時間複雜度可以幫助我們評估演算法在處理大數據時的效率。
例句 1：
這個演算法的時間複雜度是 O(n^2)。
The time complexity of this algorithm is O(n^2).
例句 2：
理解時間複雜度對於優化演算法非常重要。
Understanding time complexity is crucial for optimizing algorithms.
例句 3：
時間複雜度可以幫助預測演算法的性能。
Time complexity can help predict the performance of an algorithm.
指的是程式或演算法實際執行所需的時間。這個時間可以受到多種因素的影響，包括演算法的複雜度、硬體性能和輸入大小。了解執行時間有助於評估系統的效率。
例句 1：
這段程式的執行時間過長。
The execution time of this code is too long.
例句 2：
我們需要優化這段程式以縮短執行時間。
We need to optimize this code to reduce the execution time.
例句 3：
執行時間是評估演算法效率的一個關鍵指標。
Execution time is a key metric for evaluating algorithm efficiency.