O(n^3)是一种运行时间。

O(n^3)是一种运行时间复杂度，表示随着输入规模n的增长，算法的运行时间将呈现n的三次方的增长趋势。

以下是一个示例代码，展示了O(n^3)时间复杂度的解决方法：

def example_function(n):
    for i in range(n):   # O(n)
        for j in range(n):   # O(n)
            for k in range(n):   # O(n)
                print(i, j, k)   # O(1)

# 主程序入口
n = 3
example_function(n)

在上面的示例代码中，我们有三个嵌套的循环，每个循环的迭代次数都是n。因此，总的运行时间为O(n^3)。

请注意，在代码中执行的操作并不重要，我们只关注循环的嵌套层数和每层循环的迭代次数。这些因素决定了算法的时间复杂度。

需要注意的是，O(n^3)是一种较高的时间复杂度，对于大规模的问题可能会导致算法的执行时间非常长。在实际应用中，我们通常会尽量避免使用O(n^3)的算法，而尝试使用更高效的算法来解决问题。