戴维宁定理，是由美国计算机科学家戴维·J.宁所提出，是一种计算算法的正确性证明方法，其基本思想是将一个时间复杂度上界为T(n)的算法，通过归纳证明得到其在规模为n的数据时的正确率为1。
该定理因其严谨的证明方法和广泛的适用性而被广泛应用于计算机算法分析和开发领域。同时，它也成为算法复杂度理论中的重要研究内容之一。
戴维宁定理的核心是要证明所分析的算法在规模为n的数据时，其正确率为1。其方法是对算法的递归深度进行归纳证明，得出一个数学结论表明在该算法深度为T(n)时，其正确率可以达到1。在得出该结论后，戴维·J.宁提出了“插值搜索”和“指数搜索”两种算法分析方法，通过这两种方法可以进一步证明算法的正确性。
