ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณ
ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณ (English: Computational Complexity Theory) เป็นสาขาหนึ่งของทฤษฎีการคำนวณ ที่มุ่งเน้นไปในการวิเคราะห์เวลาและเนื้อที่สำหรับการแก้ปัญหาหนึ่ง ๆ โดยปกติแล้วคำว่า "เวลา" ที่เราพูดถึงนั้น จะเป็นการนับจำนวนขั้นตอนที่ใช้ในการแก้ปัญหา ส่วนในเรื่องของ "เนื้อที่" เราจะพิจารณาเนื้อที่ ๆ ใช้ในการทำงานเท่านั้น (ไม่นับเนื้อที่ ๆ ใช้ในการเก็บข้อมูลป้อนเข้า). ในบางกรณีเราอาจจะสนใจการวิเคราะห์ปริมาณอื่น ๆ ที่นอกเหนือไปจากพื้นที่กับเวลา ยกตัวอย่างเช่น ในการประมวลผลแบบขนาน เราอาจจะวิเคราะห์ว่าต้องใช้หน่วยประมวลผลกี่ตัวในการแก้ปัญหาที่กำหนด. ทฤษฎีความซับซ้อนต่างจาก ทฤษฎีการคำนวณได้ ที่จะเน้นไปในการวิเคราะห์ว่าปัญหาสามารถแก้ได้หรือไม่ โดยไม่สนใจทรัพยากรที่ใช้ในการแก้ปัญหา
ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณ
ปกติแล้ว ปัญหาการตัดสินใจมักจะเป็นที่สนใจเพราะว่า ปัญหาหลายปัญหามักจะสามารถลดรูปไปเป็นปัญหาในกลุ่มนี้ได้. ยกตัวอย่างเช่น ปัญหา HAS-FACTOR ที่ถามว่า สำหรับจำนวนเต็ม n {\displaystyle n} และ k {\displaystyle k} , จำนวน n {\displaystyle n} มีตัวประกอบเฉพาะที่มีค่าไม่เกิน k {\displaystyle k} หรือไม่? ในที่นี้เราจะแสดงให้เห็นว่า การแก้ปัญหา HAS-FACTOR จะนำไปสู่การแก้ปัญหา FACTORIZE ที่เราได้กล่าวถึงไปแล้ว โดยใช้ทรัพยากรไม่มากกว่ากันนัก สังเกตว่าหากเราสามารถแก้ปัญหา HAS-FACTOR ได้ เราสามารถใช้การค้นหาแบบทวิภาค (binary search) เพื่อหาค่าของ k {\displaystyle k} ที่น้อยที่สุดที่เป็นตัวประกอบของ n {\displaystyle n} และเมื่อเจอจำนวนนั้นแล้ว เราก็จะหารมันทิ้งไป ทำซ้ำไปเรื่อย ๆ จนกระทั่งไม่สามารถทำต่อได้ เราก็จะสามารถหาตัวประกอบเฉพาะทั้งหมดของ n {\displaystyle n} ออกมาได้