算法执行过程中，关键语句的执行次数被称为算法的时间复杂度，所需要的额外存储空间被称为算法的空间复杂度，评价一个算法的效率时，上面的两个数据要综合起来考虑，不过大多数情况下，在讨论算法的效率时，通常指的是算法的时间复杂度，也就是算法的关键语句执行次数，这个数字与实际问题有关，通常写做问题规模的函数的形式。
算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。
算法是解题的步骤，可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。
在计算机科学中，算法要用计算机算法语言描述，算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。
算法加数据结构等于程序，求解一个给定的可计算或可解的问题，不同的人可以编写出不同的程序，来解决同一个问题，这里存在两个问题：一是与计算方法密切相关的算法问题。
二是程序设计的技术问题。
算法和程序之间存在密切的关系。
分析算法可以预测这一算法适合在什么样的环境中有效地运行，对解决同一问题的不同算法的有效性作出比较。
计算机科学中，算法的时间复杂度是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数，定量描述了该算法的运行时间。
时间复杂度常用符号大O表述，但不包括这个函数的低阶项和首项系数。
使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。