在计算机科学中，算法是通过输入的长度来衡量的，而多项式时间复杂度意味着算法的运行时间是一个多项式函数。
这意味着随着输入规模的增加，算法的运行时间是以多项式形式增长的，而不是指数或阶乘增长。
多项式时间复杂度是一种比较高效的算法复杂度，因为多项式函数的增长速度相对较慢。
具体来说，多项式时间复杂度可以用常数时间复杂度（O(1)）、线性时间复杂度（O(n)）、多项式时间复杂度（O(n^k)）等表示。
其中，常数时间复杂度表示算法的运行时间与输入规模无关，线性时间复杂度表示算法的运行时间与输入规模呈线性关系，多项式时间复杂度表示算法的运行时间与输入规模呈多项式关系。
多项式时间复杂度的算法通常被认为是高效的算法，因为它们可以在合理的时间内解决大规模问题。
与之相对的是指数时间复杂度和阶乘时间复杂度等非多项式时间复杂度，这些算法的运行时间呈指数或阶乘形式增长，因此在实际应用中往往不可行。