O記法（ビッグオー記法）は、データ量Nが無限に大きくなったときの「最悪の場合の処理効率」の上限を示すために用いられます。そのため、定数倍の差や影響の小さい低次の項は無視されます。例えば、正確な処理ステップ数が「3N^2 + 5N + 10」であるアルゴリズムの場合、Nが非常に大きくなると「N^2」の項が全体を支配するため、他の部分は省略して「O(N^2)」と表記します。計算量には、処理時間を示す「時間計算量」と、実行に必要なメモリスペースを示す「領域（空間）計算量」の2種類があります。一般に、メモリを多く使ってあらかじめデータを記録しておくことで処理時間を短縮するなど、時間と空間の間にはトレードオフが存在することが多く、システム要件に合わせて使い分けることが求められます。