試験では、代表的なアルゴリズムの計算量を暗記・判定する問題がよく出題されます。例えば、二分探索は「O(log N)」、バブルソートや挿入ソートは「O(N^2)」、マージソートやクイックソート（平均）は「O(N log N)」であることなどが定番です。また、「データ数が10倍になったとき、処理時間は何倍になるか」という応用計算問題も頻出します。「O(N)」であれば10倍ですが、「O(N^2)」であれば100倍、「O(log N)」であれば数倍（底が2の場合）になります。数式の計算特性を理解し、Nの増加に対して各オーダー（O(1) < O(log N) < O(N) < O(N log N) < O(N^2) < O(2^N)）がどのような順序で大きくなるかを頭に叩き込んでおきましょう。

計算量のオーダー表記に関連する用語としては、最も基本的なデータの探索手法である「線形探索（O(N)）」や「二分探索（O(log N)）」があります。また、処理効率を劇的に向上させるための並べ替え手法である「クイックソート（O(N log N)）」や、計算量は多いが単純な「バブルソート（O(N^2)）」、そして時間計算量とトレードオフの関係にある「領域（空間）計算量」も重要な関連概念です。