在计算机科学中，算法的时间复杂度用于衡量算法执行所需的时间，通常用大O符号表示。C++中，当我们说一个算法的时间复杂度为O(log n)时，表示算法的执行时间随输入数据的增加而对数级增加。

这意味着，当输入数据的数量增加时，该算法的执行时间呈指数级增长的算法相比，执行时间增长较为缓慢。具体而言，如果数据数量从n增加到2n，O(log n)算法所需的时间只会增加一个常数，而指数级增长的算法所需的时间将呈二次方甚至更高的速度增加。

常见的O(log n)算法包括二分查找和平衡树的插入、查找和删除操作。这些算法的执行时间取决于输入数据的规模和算法实现的效率。

总之，O(log n)时间复杂度意味着算法可以处理大量的数据，而且随着输入数据数量的增加，执行时间增长的速度较为缓慢，这对于需要快速处理大量数据的应用非常有用。

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