算法时间复杂度取决以下因素：
1. 数据规模
数据规模是算法时间复杂度的主要影响因素之一，通常用n表示。随着数据规模的增长，某些操作所需的时间也随之增加，因此算法时间复杂度也会增加。
2. 基本操作次数
算法中基本操作（比如赋值、比较等）的执行次数对算法时间复杂度影响很大。一个算法中的基本操作数越多，则该算法的时间复杂度就会越高。
3. 算法控制结构
算法的控制结构包括顺序、分支和循环结构。控制结构的不同和操作次数数量的不同都有可能会影响算法时间复杂度，例如在一个for循环内部嵌套了另外一个for循环，则会使得基本操作次数增加。
4. 算法的输入/输出规模
算法的输入和输出规模也对时间复杂度有影响。例如，一个需要逐个比较每个数字的排序算法，对于比较小的数据来说时间复杂度很低；但如果数据规模非常大，排序算法的时间复杂度就会变得非常高。
5. 硬件性能
算法的时间复杂度还受到硬件性能的影响，也就是计算机的处理能力。在不同的硬件平台上，同样的算法可能会具有不同的时间复杂度。
总之，算法的时间复杂度受到多种因素的影响，需要综合考虑这些因素来评估算法的效率。
