请解释什么是算法复杂度，并以表格形式呈现不同时间复杂度的比较。
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算法复杂度是衡量算法执行效率的一个重要指标，它通常用时间复杂度和空间复杂度来表示。时间复杂度描述的是算法执行所需的时间，而空间复杂度则描述算法执行所需的内存空间。

下面是一个比较不同时间复杂度的表格：

| 时间复杂度 | 描述 | 示例 |
|------------|------|------|
| O(1)       | 常数时间复杂度，算法的执行时间是常数，与输入规模无关 | 数组访问、哈希表查找 |
| O(log n)   | 对数时间复杂度，算法的执行时间与输入规模的对数成正比 | 二分查找 |
| O(n)       | 线性时间复杂度，算法的执行时间与输入规模成正比 | 线性查找、简单循环 |
| O(n log n) | 线性对数时间复杂度，算法的执行时间与输入规模和其对数的乘积成正比 | 快速排序、归并排序 |
| O(n^2)     | 平方时间复杂度，算法的执行时间与输入规模的平方成正比 | 冒泡排序、插入排序 |
| O(2^n)     | 指数时间复杂度，算法的执行时间与输入规模的指数成正比 | 旅行商问题（TSP）暴力解法 |
| O(n!)      | 阶乘时间复杂度，算法的执行时间与输入规模的阶乘成正比 | 全排列生成 |

这个表格展示了不同时间复杂度的特性及其常见的算法示例。
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