复杂度（Complexity, CPX）是量化系统、算法或事物复杂性的指标，涵盖计算机科学、生物学及感官分析等领域。在计算机领域主要用于衡量算法的时间与空间资源消耗，生物学中可表示DNA序列差异，感官分析中则描述多层次特征的并存状态 。
其核心理论聚焦资源消耗下限分析，如时间复杂度反映算法执行步骤数，空间复杂度衡量存储需求。复杂度理论与算法理论互补，前者揭示问题难以高效解决的本质，后者寻找优化方案。计算复杂度限制直接影响技术应用，如Transformer架构因计算复杂度难以处理长序列，需改进结构；对比学习因复杂度较低成为理想训练方式 。
该概念由Kolmogorov提出，主张用描述长度量化复杂性。20世纪70年代，Lemple基于信息论定义随机序列复杂度，80年代末Kasper提出Kc算法，通过粗粒化信号生成“0-1”序列统计新模式频率，衍生出四值化等改进方法，广泛应用于信号处理等领域。
想要了解更多“复杂度”的信息，请点击：复杂度百科
