常數時間

在計算複雜度理論中，常量時間是一種時間複雜度，它表示某個演演算法求出解答的時間在固定範圍內，而不依照問題輸入數據大小變化。

常量時間記為O(1)（採用大O符號）。數字1可以替換為任意常數。

在計算機科學中，演演算法的 時間複雜度是一個函數，它定性描述該演演算法的運行時間。這是一個代表演演算法輸入值的字元串的長度的函數。時間複雜度常用大O符號表述，不包括這個函數的低階項和首項係數。使用這種方式時，時間複雜度可被稱為是漸近的，亦即考察輸入值大小趨近無窮時的情況。例如，如果一個演演算法對於任何大小為（必須比 大）的輸入，它至多需要5 + 3 的時間運行完畢，那麼它的漸近時間複雜度是 O( )。

為了計算時間複雜度，我們通常會估計演演算法的操作單元數量，每個單元運行的時間都是相同的。因此，總運行時間和演演算法的操作單元數量最多相差一個常量係數。

相同大小的不同輸入值仍可能造成演演算法的運行時間不同，因此我們通常使用演演算法的最壞情況複雜度，記為 ()，定義為任何大小的輸入 所需的最大運行時間。另一種較少使用的方法是平均情況複雜度，通常有特別指定才會使用。時間複雜度可以用函數 ( ) 的自然特性加以分類，舉例來說，有著 ( ) = ( ) 的演演算法被稱作“線性時間演演算法”；而 ( ) = ( ) 和 = O( ( )) ，其中 ≥ > 1 的演演算法被稱作“指數時間演演算法”。

舉例：

想在“訪問數組上的元素”的問題上達到常量時間，只要以元素的序號訪問即可。

然而“在數組上搜索最小值”並不是一個常量時間問題，因為這需要掃描數組上的每一個元素以尋找最小值及其位置，一般需要O(n)次訪問。