1樓：Gabriel
外表看來計算機飛速發展似乎已經到了乙個瓶頸，但究其根本是在理論層面基礎仍然非常薄弱的緣故。
現在現有的計算機應用多數是建立在機器機械化重複試錯，在演算法複雜性上面仍舊有相當長的路要走。複雜性大致可以分為兩個方面，時間 Time，和空間 Space。
在時間複雜性裡，P = NP 問題仍舊毫無頭緒，導致現在的大多數演算法複雜性問題都建立在 P ≠ NP 的基礎上，一旦有人證明 P = NP （雖然這不是非常可能，但我們無法否認其可能性），之前幾十年所做的一切努力都會化為烏有，甚至計算機理論的根基都會動搖。
在空間複雜性裡，幾乎所有空間複雜性的包含完全性都沒有被成功證明。就比如說最廣為人所知的 L = NL 問題，如果能夠被證明，期間所有的電路複雜性包含完全性問題都會瞬間 collapse，之前針對這方面的電路複雜性所有研究也都會變得幾乎毫無價值。
總而言之，如今電腦科學領域看起來似乎發展的很全面完善了，其實是理論界一直都沒有非常大的推進的緣故，並且理論界和工業界的割裂越來越大也有相當大的影響。如果理論界有任何重大的突破，比如證得 P = NP，工業界在很多層面上都需要推倒重來。
基礎科學已經發展到瓶頸了嗎？
火行 基礎科學其實從來都沒有瓶頸一說，怎麼說現在的基礎的科學耗時耗力但不討好，從國家戰略上來看，還是很支撐基礎科學的發展的，這個可以查閱國家重點研發計畫的資助力度，誰是NO.1 資料透視國家重點研發計畫 不太懂，只知道晶元計算機已經快到頭了。未來世界的兩大技術量子計算機和可控核聚變，其中可控核聚變幾...
電腦科學是否已經停滯發展了，有沒有突破性的技術，量子計算機真的改變未來嗎？
可可 確實。計算機與量子計算機不是一回事。乙個基於經典物理學原理，可直觀理解，已經成熟應用 乙個基於量子力學原理，不可直觀理解，尚無任何成熟應用，仍是乙個待研究的理論假設。電腦科學蓬勃發展，方興未艾。硬體方面，晶元已經從14nm做到5nm 3nm，1nm的樣品也已成功研製，將很快投入量產。而傳說中奈...
電腦科學導論與電腦科學概論的區別是什麼？
是不是太糾結了？我剛讀完 電腦科學概論 第十二版 收穫很大，對整個電腦科學體系有了巨集觀層面的了解，不過看一遍還不夠，所以開始再複習。我也想要不要看導論啊，對比了一下目錄，確實有些不一樣，不過既然選定了一本讀完，那下一本就應該更深入一些，比如 深入理解計算機系統 編譯原理 什麼的。樓上有人說，不看導...