複雜度通常是指算法或程序的時間複雜度和空間複雜度，這兩個概念用於衡量算法或程序的效率。
時間複雜度是指算法在執行過程中所需的時間資源，它是對算法運行時間隨輸入數據規模增長而變化趨勢的度量。時間複雜度通常用大寫字母“O”表示，後面跟着一箇關於問題規模n的函數，例如O(f(n))。時間複雜度可以幫助分析算法的執行時間增長率，例如O(n)表示算法的執行時間與問題規模n線性相關，而O(logn)表示算法的執行時間與問題規模n對數相關。
空間複雜度是指算法在執行過程中所需的存儲空間資源。空間複雜度同樣用大寫字母“O”表示，後面跟着一箇關於問題規模n的函數。空間複雜度關注的是算法在執行過程中額外使用的存儲空間，例如變量數量等。
複雜度的計算和表示有助於程序員在設計算法時做出優化選擇，例如選擇時間複雜度低（執行效率高）或空間複雜度低（存儲效率高）的算法。在實際應用中，由於硬件資源的限制，優化通常更傾向於降低時間複雜度，尤其是在處理大數據量時。