Average-case time complexity是對一個算法在平均情況下所需的時間量度的一個估計。該詞通常用於與算法的最壞情況和最好情況時間複雜度進行比較。
它描述的是當算法所處理的輸入具有一定隨機性或分佈時，算法的運行時間所需的預期值。因此，平均情況時間複雜度不能反映算法在所有情況下的運行情況。
例如，假設有一個排序算法，對於大多數輸入進行排序需要O(nlogn)的時間，但對於某些特定的輸入數據，例如已經排好序的輸入序列，則只需要線性的時間O(n)。那麼這時候最壞情況時間複雜度是O(nlogn)，最好情況時間複雜度是O(n)，而平均情況時間複雜度可能介於兩者之間。
因此，平均情況時間複雜度是一個更接近現實運行情況的估計，但是實現它需要考慮到特定應用場景並且使用統計方法。
意義: Average-Case Time Complexity是指算法在平均情況下的時間複雜度，即在大多數情況下，算法運行所需要的時間。
問題: Average-Case Time Complexity通常要考慮多種可能的輸入，因此需要求平均值。這可能會導致一些問題，因為不同的輸入可能會導致不同的運行時間。
解決方法: 通常，計算平均時間複雜度需要進行機率分析和數學計算。顯然，算法的平均時間複雜度不一定等於最壞情況下的複雜度。
計算方法: 計算算法的平均時間複雜度通常可以通過分析算法的迴圈進行。
優點: Average-Case Time Complexity可以提供一個更全面的算法性能評估，並且能夠更好地反映算法在實際使用中運行的情況。
缺點: Average-Case Time Complexity需要進行複雜的數學分析，所以往往比較難計算，不同的輸入可能會導致算法不同的運行效率，要對各種數據集進行機率分析比較麻煩。