我最近一直在思考无免费午餐 (NFL) 定理，并且我有一个问题，可能每个曾经想过 NFL 定理的人也有过这个问题。我在这里问这个问题，因为我在其他任何地方都没有找到很好的讨论。

NFL 定理是非常有趣的理论结果，但在大多数实际情况下并不成立，因为 NFL 定理的一个关键假设相当强。粗略地说，这个假设是算法的性能是从均匀概率分布中提取的所有问题实例的平均值。在实际应用中，算法通常遇到的问题不是从均匀分布中得出的，而是从可能非常有趣和复杂的分布中得出的，该分布特定于一般问题设置。

那么，虽然 NFL 定理是非常有趣的结果，但它们有什么实际意义吗？或者它们仅仅是理论上的结果？