這些傳統的計算方法雖然在逐步發展和完善，但受到軟硬件技術的限制，其計算速度和精度仍有壹定的局限性。例如，在處理大規模數據和高精度計算時，傳統計算方法可能會面臨計算速度慢、內存不足和計算誤差等問題，無法滿足具體的計算要求。
以計算機為例，電信號傳遞的信息通常表示“1”和高低電平的“0”。高低能級(電壓)的本質是電子濃度的高低，是電子的壹種群體效應。
光信號傳遞的信息通常用光的強度表示為“1”和“0”。光強的本質是光子濃度的高低，也是光子的壹種群體效應。因為電平信號或光強信號的變換需要壹定的時間才能完成，這就決定了計算機運行速度的極限。
計算機經典算法
1.分而治之法:將壹個復雜的問題分成兩個或兩個以上相同或相似的子問題，再將子問題分成更小的子問題，直到最後的子問題可以簡單的直接求解。原問題的解是子問題的解的組合。
2.動態規劃法:每壹個決策都取決於當前狀態，然後狀態轉移。壹個決策序列是在不斷變化的狀態下產生的，所以這種解決問題的多階段優化決策過程稱為動態規劃。
3.貪婪算法:解決問題時，總是做出目前最好的選擇。換句話說，在不考慮整體優化的情況下，他所做的只是某種意義上的局部最優解。
常見的貪婪算法有:Prim算法，Kruskal算法(都是求最小生成樹)。基本思路:將問題分解成若幹個小問題，逐步得到每個子問題的局部最優解，最後合並成原問題的解。
百度百科-計算機算法