Факториза́цией натурального числа называется его разложение в произведение простых множителей. Существование и единственность такого разложения следует из основной теоремы арифметики.
Алгоритм Гровера — квантовый алгоритм решения задачи перебора, то есть нахождения решения уравнения
В теории алгоритмов классом P называют множество задач, для которых существуют «быстрые» алгоритмы решения. Класс P включён в более широкие классы сложности алгоритмов.
В теории алгоритмов классом NP называют множество задач разрешимости, решение которых возможно проверить на машине Тьюринга за время, не превосходящее значения некоторого многочлена от размера входных данных, при наличии некоторых дополнительных сведений.
В теории алгоритмов классом сложности BPP называется класс предикатов, быстро вычислимых и дающих ответ с высокой вероятностью. Задачи, решаемые вероятностными методами и лежащие в BPP, возникают на практике очень часто.
Вычисли́тельная сло́жность — понятие в информатике и теории алгоритмов, обозначающее функцию зависимости объёма работы, которая выполняется некоторым алгоритмом, от размера входных данных. Раздел, изучающий вычислительную сложность, называется теорией сложности вычислений. Объём работы обычно измеряется абстрактными понятиями времени и пространства, называемыми вычислительными ресурсами. Время определяется количеством элементарных шагов, необходимых для решения задачи, тогда как пространство определяется объёмом памяти или места на носителе данных. Таким образом, в этой области предпринимается попытка ответить на центральный вопрос разработки алгоритмов: «как изменится время исполнения и объём занятой памяти в зависимости от размера входа?». Здесь под размером входа понимается длина описания данных задачи в битах, а под размером выхода — длина описания решения задачи.
Дискре́тное логарифми́рование (DLOG) — задача обращения функции 
в некоторой конечной мультипликативной группе 
.
Односторонняя функция — математическая функция, которая легко вычисляется для любого входного значения, но трудно найти аргумент по заданному значению функции. Здесь «легко» и «трудно» должны пониматься с точки зрения теории сложности вычислений. Разрыв между сложностью прямого и обратного преобразований определяет криптографическую эффективность односторонней функции. Неинъективность функции не является достаточным условием для того, чтобы называть её односторонней. Односторонние функции могут называться также трудно обратимыми или необратимыми.
В информатике временна́я сложность алгоритма определяется как функция от длины строки, представляющей входные данные, равная времени работы алгоритма на данном входе. Временная сложность алгоритма обычно выражается с использованием нотации «O» большое, которая учитывает только слагаемое самого высокого порядка, а также не учитывает константные множители, то есть коэффициенты. Если сложность выражена таким способом, говорят об асимптотическом описании временной сложности, то есть при стремлении размера входа к бесконечности. Например, если существует число 
, такое, что время работы алгоритма для всех входов длины 
не превосходит 
, то временную сложность данного алгоритма можно асимптотически оценить как 
.
Задача о покрытии множества является классическим вопросом информатики и теории сложности. Данная задача обобщает NP-полную задачу о вершинном покрытии. Несмотря на то, что задача о вершинном покрытии сходна с данной, подход, использованный в приближённом алгоритме, здесь не работает. Вместо этого мы рассмотрим жадный алгоритм. Даваемое им решение будет хуже оптимального в логарифмическое число раз. С ростом размера задачи качество решения ухудшается, но всё же довольно медленно, поэтому такой подход можно считать полезным.
Класс сложности EXPTIME (иногда называемый просто EXP) — это множество задач, в теории сложности вычислений, решаемых с помощью детерминированной машины Тьюринга за время O(2p(n)), где p(n) это полиномиальная функция от n.
Тео́рия алгори́тмов — раздел математики, изучающий общие свойства и закономерности алгоритмов и разнообразные формальные модели их представления. К задачам теории алгоритмов относятся формальное доказательство алгоритмической неразрешимости задач, асимптотический анализ сложности алгоритмов, классификация алгоритмов в соответствии с классами сложности, разработка критериев сравнительной оценки качества алгоритмов и т. п. Вместе с математической логикой теория алгоритмов образует теоретическую основу вычислительных наук, теории передачи информации, информатики, телекоммуникационных систем и других областей науки и техники.
Теория сложности вычислений — подраздел теоретической информатики, занимающейся исследованием сложности алгоритмов для решения задач на основе формально определённых моделей вычислительных устройств. Сложность алгоритмов измеряется необходимыми ресурсами, в основном это продолжительность вычислений или необходимый объём памяти. В отдельных случаях исследуются другие степени сложности, такие как размер микросхем, или количество процессоров, необходимая для работы параллельных алгоритмов.
Тест Миллера — детерминированный полиномиальный тест простоты, предложенный Миллером и впервые опубликованный в 1976 году .
Алгоритм Блюма — Микали — это криптографически стойкий алогоритм генерации псевдослучайных последовательностей, с использованием зерна. Идеи алгоритма были изложены Блюмом и Микали в 1984 году. Алгоритм был разработан на основе алгоритма генератора Шамира, предложенного Ади Шамиром годом ранее. Алгоритм отличается от предшественника более сильными требованиями к сложности вычисления выходной последовательности. В отличие от генератора Шамира выходом данного алгоритма являются биты, а не числа.
Задача о сумме подмножеств — это важная задача в теории сложности алгоритмов и криптографии. Задача заключается в нахождении непустого подмножества некоторого набора чисел, чтобы сумма чисел этого подмножества равнялась нулю. Например, пусть задано множество {−7, −3, −2, 5, 8}, тогда подмножество {−3, −2, 5} даёт в сумме ноль. Задача является NP-полной.
В теории вычислительной сложности сложность алгоритма в среднем — это количество неких вычислительных ресурсов, требуемое для работы алгоритма, усреднённое по всем возможным входным данным. Понятие часто противопоставляется сложности в худшем случае, где рассматривается максимальная сложность алгоритма по всем входным данным.
Задача о самом длинном пути — это задача поиска простого пути максимальной длины в заданном графе. Путь называется простым, если в нём нет повторных вершин. Длина пути может быть измерена либо числом рёбер, либо суммой весов его рёбер. В отличие от задачи кратчайшего пути, которая может быть решена за полиномиальное время на графах без циклов с отрицательным весом, задача нахождения самого длинного пути является NP-трудной и не может быть решена за полиномиальное время для произвольных графов, если только не P = NP. Принадлежность более тяжелому классу сложности также означает, что задачу трудно аппроксимировать. Однако задача решается за линейное время на ориентированных ациклических графах, которые имеют важное применение в задачах нахождения критического пути в задачах планирования.
Гипотеза об экспоненциальном времени — это недоказанное допущение о вычислительной сложности, которое сформулировали Импальяццо и Патури. Гипотеза утверждает, что 3-SAT не может быть решена за субэкспоненциальное время в худшем случае. Из верности гипотезы об экспоненциальном времени, если она верна, следовало бы, что P ≠ NP, но гипотеза является более сильным утверждением. Из утверждения гипотезы можно показать, что многие вычислительные задачи эквиваленты по сложности в том смысле, что если одна из них имеет алгоритм экспоненциального времени, то все они имеют алгоритмы такой же сложности.
