为了衡量解决计算问题的难度，可能希望了解最佳算法解决该问题需要多少时间。但是，运行时间通常可能取决于实例。特别是较大的实例将需要更多的时间来解决。因此，根据实例的大小来计算解决问题所需的时间（或所需的空间或任何复杂程度的度量）。通常将其视为输入的大小（以位为单位）。复杂度理论对算法如何随着输入大小的增加而扩展感兴趣。例如，在查找是否已连接图的问题中，与具有n个顶点的图相比，解决具有2n个顶点的图所需的时间要多得多？
如何不花时间解决问题？