数据结构中时间复杂度怎么算

数据结构中的时间复杂度是用来衡量算法执行效率的一个重要指标，它描述了随着输入规模的增长，算法运行所需时间的增长速度。通常用大O记法 (Big O notation) 来表示。计算时间复杂度主要考虑两个方面：

1. 最好情况（Best Case）：这是指算法在最理想条件下执行的时间，如输入数据已经排序，查找算法可能达到线性查找的时间复杂度 O(1)。

2. 平均情况（Average Case）：这是对所有可能输入的期望运行时间。例如，在搜索未排序数组中找到目标值的平均查找次数，数组的插入操作等。

3. 最坏情况（Worst Case）：这是指算法在最不利或最不常见的情况下执行的时间。如在排序算法中，快速排序在最坏情况下时间复杂度为 O(n^2)，而归并排序总是保持 O(n log n)。

计算时间复杂度时，主要关注基本操作的执行次数。比如在循环结构中，会看循环的次数；在递归中，会考虑基本情况和递归调用的关系。忽略常数因子、低阶项以及数据依赖性（如特定数据分布导致的优化），只关注与输入规模 n 成正比的部分。

相关问题：
1. 数据结构中有哪些常见的时间复杂度？
2. 如何确定一个算法的时间复杂度是线性的还是平方级别的？
3. 除了基本操作次数，还有哪些因素会影响时间复杂度的计算？