Simhash是一种用于相似性搜索的哈希算法，它可以将文本转换为固定长度的哈希值。然而，Simhash的计算复杂度可能会随着输入文本长度的增加而增加。为了降低Simhash的计算复杂度，可以采取以下措施：
- 使用更短的哈希长度：较短的哈希长度可以减少计算量，但可能会降低搜索的准确性。因此，需要在哈希长度和搜索准确性之间进行权衡。
- 使用局部敏感哈希（LSH）：LSH是一种用于加速相似性搜索的技术，它可以将高维的Simhash向量映射到低维的空间中，从而减少计算量。
- 使用并行计算：Simhash的计算可以并行化，通过使用多个处理器或线程来同时计算多个文本的Simhash值，可以显著提高计算速度。
- 使用抽样技术：对于大规模的文本数据集，可以使用抽样技术来减少需要计算的文本数量。例如，可以从文本数据集中随机抽取一部分文本进行Simhash计算，然后使用这些计算结果来估计整个数据集的相似性。
- 优化Simhash算法：可以对Simhash算法进行优化，例如通过减少哈希函数的数量或减少每个哈希函数的计算量来降低计算复杂度。
需要注意的是，降低Simhash的计算复杂度可能会对搜索的准确性产生一定的影响。因此，在实际应用中需要根据具体的需求和数据集特点来选择合适的优化策略。
