学习计算机科学确实存在一定的复杂性，但通过分阶段的学习和实践，可以逐步掌握。以下是一些解释计算机复杂性的关键点：
基础知识与技能
基础面需求：学习计算机科学首先需要掌握一些基础知识，如英语和硬件方面的电子基础知识。
编程入门：入门阶段通常涉及图形界面操作，但随着学习的深入，需要掌握更基本的编程技能，如DOS命令和编程语言（如C、Java等）。
专业技术覆盖面广
专业知识：计算机科学的专业知识覆盖面非常广，包括算法、数据结构、操作系统、数据库、网络等多个领域。
细化部分：每个领域又有许多细化的方向和技术，如人工智能、机器学习、网络安全、大数据分析等，这些都需要深入学习和实践。
逻辑复杂性
算法复杂性：编程中的算法复杂性是指算法在解决问题时所需的计算资源，如时间和空间。复杂的算法可能需要更多的计算资源来执行。
程序逻辑：程序的逻辑复杂性涉及程序中涉及的算法、数据结构和逻辑流程的复杂性。当程序需要处理大量数据、复杂的条件判断、多层嵌套的循环等时，逻辑复杂性就会增加。
系统复杂性
软件系统规模：在大型软件项目中，系统的复杂性指的是软件系统的规模和结构的复杂程度。这包括多个模块的交互、数据流的处理、并发管理等。
知识应用
实际应用：技术知识掌握后如何运用到实际工作和生活中是一个重要的挑战。这需要将理论知识与实际问题相结合，通过项目实践来提升解决问题的能力。
建议
分阶段学习：将学习过程分为多个阶段，从基础知识开始，逐步深入到专业技术，最后应用于实际项目。
实践与项目：通过实际编程项目和系统开发来巩固理论知识，提升解决实际问题的能力。
持续学习：计算机科学是一个快速发展的领域，需要不断学习新技术和工具，保持竞争力。
通过以上方法，可以逐步克服学习计算机科学的复杂性，掌握所需的专业知识和技能。