計算算法的時間複雜度通常遵循以下步驟：
找出算法中的基本語句。這通常是執行次數最多的語句，尤其是最內層的循環體。
計算基本語句的執行次數。這需要分析算法中所有循環和語句的執行次數，特別是那些與問題規模n直接相關的部分。
確定時間複雜度的階數。通常，這是通過忽略低階項和常數項來實現的，只需保留最高階項。例如，如果一箇算法的執行時間與n^2成正比，其時間複雜度爲O(n^2)。
使用大O表示法。將計算出的最高階項用大O符號（O()）表示，這表明算法的時間增長與指定變量的增長相匹配。
具體可參考以下例子：
對於單層循環，如for (i = 0; i < n; i++)，時間複雜度爲O(n)。
對於兩層循環，如for (i = 0; i < n; i++) for (j = 0; j < n; j++)，時間複雜度爲O(n^2)。
對於多層循環，可以使用抽象的方法（如三維立體圖）來計算體積，從而確定時間複雜度。
此外，還有一些重要的概念需要注意：
最壞情況、平均情況和最佳情況時間複雜度。這些分別對應於輸入數據在最壞、平均和最佳情況下的算法性能。
常見的漸進時間複雜度包括O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等，這些反映了算法執行時間隨問題規模增長的不同速率。