計算量

Computational Complexity けいさんりょう

高頻出 ⚪ 旧用語テクノロジ系アルゴリズムとプログラミング

意味・解説

あるアルゴリズムを実行するのに必要な「手間」の大きさを示す指標。時間とメモリの2つの側面がある。

主に「時間計算量（処理にかかる時間）」と「空間計算量（必要なメモリ量）」を指す。データの個数 n に対して、どれだけ手間が増えるかを「オーダー（O記法）」で表す（例：$O(n)$、$O(n^2)$）。効率の良いプログラムを作るための最も重要な基準。

「データが100倍になった時、作業時間が100倍で済むか、1万倍に膨れ上がるかという『増え方の勢い』」のことです。

1.時間計算量:

実行ステップ数の目安。

2.空間計算量:

作業用の作業領域（メモリ）の広さ。

最も手間がかかる最悪のケースを想定して評価します。計算量が小さいアルゴリズムほど、大規模なデータを扱うシステムに向いています。

大規模データの処理において、計算量が $O(n^2)$ のアルゴリズムから $O(n \log n)$ のものへ変更し、処理時間を大幅に短縮した。

直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、2回登場しています（出題された年度: 2年度）。

出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）

同義語: 複雑性

分類: アルゴリズムの評価