衡量量子算法的性能包括评估其在解决特定问题时的效率和有效性，并将其与经典方法或其他量子方法进行比较。关键指标包括时间复杂度（操作次数如何随输入规模变化）、资源需求（量子比特、门电路和电路深度）以及错误容忍度（对噪声和退相干的敏感性）。这些因素决定了量子算法是否能提供实际优势，尤其是在硬件限制仍然是许多应用障碍的情况下。开发者通常关注渐近复杂度（例如，大 O 符号）来评估可扩展性，但实际性能也取决于硬件约束，如量子比特连接性和错误率。
例如，用于整数分解的 Shor 算法具有多项式时间复杂度（O((log N)³）），比最著名的经典算法（O(e^(1.9(log N)^(1/3)))）快指数倍。然而，实现 Shor 算法需要纠错逻辑量子比特，而当前含噪声中等规模量子 (NISQ) 设备缺乏这种能力。类似地，Grover 搜索算法提供了二次加速（O(√N) 与经典算法的 O(N) 相比），但如果没有低错误、高量子比特数量的硬件，其实际用例受到限制。这些例子突出了理论加速与实际适用性之间的差距，要求开发者在算法潜力与硬件能力之间取得平衡。
开发者还应考虑针对经典基线的基准测试和量子特定指标，如量子体积（结合量子比特数和错误率的硬件指标）。例如，变分量子算法（例如，用于优化的 QAOA）通常使用 Qiskit 或 Cirq 等仿真框架进行测试，以在部署到硬件之前估计资源成本和成功概率。此外，诸如电路深度（顺序门的数量）和门保真度（每次操作的准确性）之类的指标直接影响运行时和可靠性。通过将理论分析与经验测试相结合，开发者可以确定哪些算法适用于当前硬件，以及需要在哪些方面进行改进。