多项式时间是计算机算法的重要指标，它决定了算法运行时间的增长速度。因为不同类型的问题需要不同的算法来解决，所以研究算法的时间复杂度是计算机科学中的重点之一。
在计算机领域，通常会将问题分为‘P类问题’和‘NP类问题’。如果一个问题能够在多项式时间内（也就是O(n^k)的时间内，n为问题的大小，k为常数）得出答案，那么这个问题就属于P类问题。而如果一个问题仅能通过穷举法来寻找最优解，那么这个问题就属于NP类问题。
多项式时间算法是指这样一种算法，即对于一个规模为n的问题，算法解决问题所需要的时间是一个关于n的多项式。因此，多项式时间算法是计算复杂性理论中最为理想的算法，称之为“有效算法”，可以高效地解决规模较小到中等的问题。
大量的计算机算法都是在多项式时间内完成的，如基本排序、搜索和数据压缩等，这些算法被广泛应用于计算机系统中的各个领域。与之相比，NP完全问题比较特殊，目前没有类似多项式时间算法的高效解决方案。
多项式时间是计算机算法评价的基础之一。当算法多项式时间级别较小时，我们认为算法比较高效；反之，则认为算法效率较低。因此，设计多项式时间的高效算法至关重要，不仅可以提高计算机的运行速度，而且能够有效地提高计算机的应用价值。
