純追蹤算法在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)受到以下限制：

1. 計(jì)算資源限制：純追蹤算法需要大量的計(jì)算資源來(lái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)量過(guò)大，可能會(huì)導(dǎo)致算法運(yùn)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，影響效率。

2. 內(nèi)存限制：純追蹤算法需要存儲(chǔ)大量的中間結(jié)果和狀態(tài)信息。如果內(nèi)存容量不足，可能會(huì)導(dǎo)致算法運(yùn)行失敗或者無(wú)法正常運(yùn)行。

3. 數(shù)據(jù)稀疏性：純追蹤算法通常適用于數(shù)據(jù)密集型場(chǎng)景，對(duì)于數(shù)據(jù)稀疏的場(chǎng)景，算法的性能可能會(huì)受到影響。

4. 數(shù)據(jù)更新頻率：純追蹤算法需要定期更新數(shù)據(jù)，以保持算法的準(zhǔn)確性。如果數(shù)據(jù)更新頻率過(guò)高，可能會(huì)導(dǎo)致算法的計(jì)算負(fù)擔(dān)加重，影響性能。

5. 實(shí)時(shí)性要求：在某些應(yīng)用場(chǎng)景中，如金融交易、實(shí)時(shí)監(jiān)控等，對(duì)算法的實(shí)時(shí)性要求較高。純追蹤算法可能無(wú)法滿足這些要求，需要采用其他更高效的算法或技術(shù)。

6. 可擴(kuò)展性：純追蹤算法通常需要手動(dòng)維護(hù)狀態(tài)信息，這可能導(dǎo)致算法的可擴(kuò)展性較差。在實(shí)際應(yīng)用中，可能需要將算法與硬件設(shè)備結(jié)合，以提高算法的可擴(kuò)展性。

7. 數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題：純追蹤算法通常假設(shè)數(shù)據(jù)是一致且準(zhǔn)確的。在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)可能存在不一致或錯(cuò)誤的情況。在這種情況下，純追蹤算法可能需要進(jìn)行額外的數(shù)據(jù)驗(yàn)證和修正操作，增加了算法的復(fù)雜性和計(jì)算負(fù)擔(dān)。