مقدمه مفهومی درباره واژه پیچیدگی (Complexity) در علوم کامپیوتر به تحلیل کارایی الگوریتم ها از نظر مصرف منابع اشاره دارد. این مفهوم با نماد O بزرگ (Big-O) بیان می شود و پایه ای برای مقایسه الگوریتم هاست. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات تحلیل پیچیدگی در طراحی الگوریتم ها، بهینه سازی کد، انتخاب ساختارهای داده و معماری سیستم های مقیاس پذیر کاربرد دارد. در یادگیری ماشین، پیچیدگی مدل ها بر زمان آموزش و استنتاج تأثیر می گذارد. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT جستجوی دودویی با پیچیدگی O(log n) مرتب سازی حبابی با پیچیدگی O(n²) مسئله فروشنده دوره گرد با پیچیدگی نمایی ساختارهای HashMap با پیچیدگی O(1) الگوریتم های یادگیری عمیق با پیچیدگی بالا نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در معماری سیستم های بزرگ، تحلیل پیچیدگی به پیش بینی مقیاس پذیری کمک می کند. در میکروسرویس ها، پیچیدگی ارتباطات بین سرویس ها یک چالش طراحی است. در پایگاه داده، پیچیدگی پرس وجوها بر عملکرد تأثیر مستقیم دارد. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم پیچیدگی محاسباتی در دهه 1960 توسط دانشمندانی مانند هارت مانیس و جان مک کارتی توسعه یافت. در دهه 1980، مسئله P=NP به عنوان مهم ترین مسئله حل نشده مطرح شد. امروزه تحلیل پیچیدگی در معماری های ابری اهمیت ویژه ای دارد. تفکیک آن از واژگان مشابه پیچیدگی با سختی (Hardness) که به میزان دشواری حل مسئله اشاره دارد متفاوت است. همچنین با بهینه سازی (Optimization) که هدفش بهبود کارایی است فرق می کند. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف Python: تحلیل پیچیدگی با ماژول timeit Java: استفاده از ساختارهای داده بهینه در Collections C++: انتخاب الگوریتم های STL بر اساس پیچیدگی SQL: بهینه سازی پرس وجوها با EXPLAIN Algorithm Visualizerها برای درک پیچیدگی چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن چالش اصلی، تعادل بین پیچیدگی زمانی و فضایی است. همچنین برخی توسعه دهندگان پیچیدگی متوسط و بدترین حالت را اشتباه می گیرند. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی تحلیل پیچیدگی یک مهارت اساسی برای طراحی سیستم های کارآمد است که به توسعه دهندگان کمک می کند تصمیمات آگاهانه تری بگیرند.
