アルゴリズムの複雑さを説明するとき、しばしば、O（1）、O（N）、O（LOGN）で使用される、O（nlogn）対応の複雑さを表し、私たちは、デフォルトで持っている瞬間に、これらの方法は、空間的複雑さを表すために。
次いで、O（1）、O（n）は、O（LOGN）、O（nlogn）アルゴリズムの複雑さのいずれかを示すように見ることができ、また、空間的な複雑さを表すことができます。
ビッグOプラス実際に包まれている（）フォーム、関数f（）、O（f（））は、消費/消費データ空間の間の関係を示し、アルゴリズムの量を増加させます。ここで、Nは、入力されたデータの量を表します。
n乗aⁿ場合= B（> 0、及び≠1）は、Bに等しいと呼ばれます。ここで、塩基価と呼ばれる、n型と呼ばれる指標
Bは、底部にn乗と呼ばれます。
対数形式で書かれている場合です。
ここで、まだbは実数と呼ばれ、塩基数と呼ばれ、nはベースBに対数と呼ばれています。
このように、指数関数、対数であることを、nが、彼らは別の機会で異なる名前を呼ばれ、同じものを参照してください。
特に、我々は、常用対数（常用対数）と呼ばれ、LGとして記録されたベース10番号を呼び出します。
無理数eを前記（E = 2.71828 ...）対数自然対数（自然対数）のベースと呼ばれ、LNと呼ぶことにします。
