计算：第四部分 计算的极限 第 9 章 计算复杂性 柯尔莫哥洛夫复杂度

计算：第四部分 计算的极限 第 9 章 计算复杂性 柯尔莫哥洛夫复杂度

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在计算机科学中，计算复杂性是一个核心的概念，它帮助我们理解算法解决问题的难易程度。随着计算机科学的不断发展，人们逐渐意识到，并非所有问题都能在合理的时间内解决。因此，研究计算复杂性对于评估算法的性能、指导算法设计以及理解计算极限具有重要意义。

1.2 研究现状

计算复杂性理论已经发展了半个多世纪，涌现出许多重要的理论和概念，如时间复杂度、空间复杂度、NP问题等。其中，柯尔莫哥洛夫复杂度是衡量算法复杂性的一个重要指标，它从信息论的角度出发，给出了一个更精确的复杂度定义。

1.3 研究意义

研究柯尔莫哥洛夫复杂度，有助于我们：

• 深入理解算法的复杂度本质。
• 指导算法设计，提高算法的效率。
• 评估问题的难易程度，为算法选择提供依据。
• 探索计算极限，拓展计算机科学的研究领域。