K-means算法的Java實現具有O(tkn)的時間復雜度，其中t是迭代次數，k是聚類數，n是數據量。這一時間復雜度主要是由算法的兩個主要步驟所決定的：計算距離和更新質心。在每次迭代中，這兩個步驟都需要遍歷所有的數據點，因此時間復雜度與數據量成正比。
此外，K-means算法還需要額外的O(k)的空間復雜度來存儲聚類中心。這是因為算法需要維護k個聚類中心，并在每次迭代中更新它們的位置。
總的來說，K-means算法的Java實現是一種相對高效且易于實現的聚類算法，適用于處理大規模的數據集。然而，需要注意的是，K-means算法的結果可能會受到初始質心選擇的影響，因此可能需要多次運行以獲得較好的聚類效果。
