故事到这里并没有完结 。 Lomont拿自己计算出的魔法值和卡马克的进行回测比较 ， 想看看谁的数字能够更快更精确地求得平方根 。 结果却是卡马克的0x5f3759df精度更高 ， 这也让Lomont十分恼火 ， 最后Lomont被逼无奈 ， 为了找回面子 ， 直接采用暴力方法一个数字一个数字试过来 ， 终于找到一个比卡马克数字要好上那么一点点的数字 ， 虽然实际上这两个数字所产生的结果非常近似 ， 这个暴力得出的数字是0x5f375a86 。
不过这个0x5f375a86的传奇可能是应用界最后的尊严时刻了 ， 在硬件性能不断提升 ， 而且价格不断下降的今天 ， 应用界所奉行的信条都是“大就得了” ， 由于头部大玩家所掌握的算力往往是一般用户的几千甚至上万倍 ， 因此大厂的精英基本也没人再为0x5f3759df这种4倍速度的优化费心了 。 应用界已经很久没出现什么惊天地 ， 泣鬼神的神级代码了 。
理论界要解决P=NP的问题 ， 这就只能越来越难了
【越来越难？这届开发者学不会的计算机理论】虽然靠着硬件性能的提升 ， 线性优化策略可以不管 ， 但是指数级别的复杂度却不能坐视不理 。 在前文《 元宇宙是否会成为IPv6的拐点 》中曾经介绍过一个SPF最短路径优先的动态规划算法Dijkstra ， 这种求地图两点之间最短路径的问题 ， 相对来说时间复杂度可以接受的 ， 我们不必穷举所有可能路线 ， 通过贪心加动态规划的方法就能找到最优解 。
旅行商问题和图论中著名的哈密尔顿回路比较类似 ， 只是给边加上了权重 ， 而且它们和团问题、顶点覆盖问题等一样都属于NP完全问题 ， 也就是只要你解决了其中一个 ， 就相当于把其余的问题也解决了 。
之前互联网的规模还不够大 ， 因此所谓哈密尔顿图、旅行商问题等都还没有迫切的解决需要 ， 不过现在不同了 ， 互联网终端的规模越来越大 ， 尤其是随着元宇宙等概念的发展还会快速膨胀 ， 我们虽然可以在应用端采用分治策略把互联网分成若干个自治区（AS)来尽量避免直面这种NP的难题 。 但是像GMP(Graph Minor Theorem)等理论的发展几乎完全和P/NP问题深度绑定了 ， P/NP不动 ， 计算机理论也动不了 。
不过虽然P/NP问题如此重要 ， 但人们All in去解决掉它的动力却不足 ， 根据哥德尔不完备定理 ， 在目前数学的研究领域 ， 肯定会存在我们既无法证真也无法证伪的问题 ， P对NP问题也许就是一个根本不值得去研究的问题 ， 因为最关键的是人类可能永远也无法得到P对NP问题的解 ， 甚至不知道这个问题到底有没有解 。
短期来看 ， 还是靠规模 ， 靠堆算力来得效果直接 ， 但是P对NP这个问题又是如此重要 ， 在得不到明确的解答之前 ， 计算机理论只能向所谓的复杂方面发展 。 这其实又回归到之前大家一再争论的元宇宙哲学问题 ， 人类的终极目标到底是星辰大海 ， 还是眼前唾手可得的虚拟世界 ， 我们是直接在现有认知基础上发展元宇宙 ， 还是不计成本地去探索P /NP这种可能永远得不到答案的数学难题 ， 以上问题的答案只能留给读者自己去思考了 。

作者简介：马超 ， 金融科技专家 ， 人民大学高礼金融研究院校外双聘导师 ， 阿里云MVP ， 华为2020年十大开发者之星 ， CSDN约稿专栏作者 ， 著名的金融科技的布道者 。 众多国产开源项目的推动者及贡献人 。

参考链接：http://blog.computationalcomplexity.org/2021/11/when-did-computer-science-theory-get-so.html
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