P NP NPC(2)(转载)

P: 能在多项式时间内解决的问题

  NP: 不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间验证的问题

  NPC: NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都得到解决。

  NP hard:NP难问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的问题(不一定是NP问题)。

二、四者联系的图形表示

  将四种问题用集合表示,它们的关系图1所示。

图1 P NP NPC NPhard关系的图形表示

  说明:

  1. P问题属于NP问题,NPC问题属于NP问题。

  2. NPC问题同时属于NP hard问题,是NP与NPhard的交集。

来自为知笔记(Wiz)

时间: 2024-10-10 22:26:10

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P NP NPC(1)(转载)

要计算或解决一个问题,该问题通常有一个大小规模,用n表示.例如,若分析计算一个二进制数,该数有多少位,这个位就是其大小规模.再比如,从n个数里面找出最大的那个数,这个n就是该问题的规模大小.怎么找?我们要比较n-1次才能得到结果,这个n-1就是所花的时间,也就是时间复杂度.再比如,将n个数按从大至小排序,n是其规模大小,若是我们按这样的方法:第一次从n个数里找最大,第二次从n-1个数里找最大,以此类推,需要的比较次数就是n(n-1)/2,称我们所用的方法为算法,称n(n-1)/2为该算法的时间复

P NP NPC的通俗解释

这或许是众多OIer最大的误区之一.    你会经常看到网上出现“这怎么做,这不是NP问题吗”.“这个只有搜了,这已经被证明是NP问题 了”之类的话.你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题.他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念.NP问题并不是那种“只有搜才 行”的问题,NPC问题才是.好,行了,基本上这个误解已经被澄清了.下面的内容都是在讲什么是P问题,什么是NP问题,什么是NPC问题,你如果不是很 感兴趣就可以不看了.接下来你可以看到,把NP问题当成是 NPC问题是一个

P,NP,NPC,NPC-HARD

P: 能在多项式时间内解决的问题 NP: 不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间验证的问题 NPC: NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都得到解决. NP hard:NP难问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的问题(不一定是NP问题). 可以参考:https://www.zybuluo.com/chanvee/note/12722

P类问题,NP,NPC,HPHard,coNP,NPI问题 的简单认识

参考<算法设计技巧与分析>--沙特 问题可以分为判定类问题和最优化问题,判定类问题可以转化为最优化问题,所以下面讨论的是判定类的问题. P类问题是可以在多项式时间  采用确定性算法给出解 NP类问题是可以在多项式时间验证解的正确性的问题 NPhard 问题是:所有NP类问题可规约为该问题,则该问题为NPhard 问题 NPComplete问题要求同上,但要求该问题属于NP问题 NPco问题是补属于NP问题的问题 NPI问题是NP类问题中不包含于P类问题和NPC问题 的问题 (P属于NPI) 原

P问题、NP问题、NPC问题

看师兄们的论文经常说一句这是个NP难问题,所以采用另外一种方法来代替(比如凸松弛,把l0范数的问题松弛为l1范数的问题来求解).然后搜索了相关知识,也还是没看太懂,把一些理论知识先贴上来,希望以后再接触到会有更好的理解. 参考来源:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/40710449 >简要介绍 (简单介绍了相关概念和从属关系,若时间不紧可详细看下文中的相关解释) 一.相关概念 P: 能在多项式时间内解决的问题 NP: 不能在多项式时间内解决

P与NP问题详解

P,NP,NPC问题,这或许是众多OIer最大的误区之一. 本文就为大家详细讲解如上三个问题. 前序: 你会经常看到网上出现"这怎么做,这不是NP问题吗"."这个只有搜了,这已经被证明是NP问题了"之类的话.你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题.他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念.NP问题并不是那种"只有搜才行"的问题,NPC问题才是.好,行了,基本上这个误解已经被澄清了.下面的内容都是在讲什么是P问题,什么是NP问题

算分-NP COMPLETENESS

Easy and Hard Problems: NP完全理论是为了在可处理的问题和不可处理的问题之间画一条线,目前最重要的问题是是否这两者是本质不同的,而这个问题目前还没有被解决.典型的结果是一些陈述,比如“如果问题B有一个多项式时间的算法,那么C也会有一个多项式时间的算法”,或者逆否表述为“如果C没有多项式时间的算法,那么B也没有”.第二个表述是说,对于一些问题C以及一个新的问题B,我们先去找是否有这种关系,如果有的话我们可能不想去做问题B,先来看看C.为了描述这些东西,需要不少形式主义的记号

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算法导论&mdash;&mdash;基础知识(1)

算法定义: 描述一个特定的计算过程来实现输入输出关系 ps:通俗的说就是对给定的输入数据进行计算,得到一个正确的输出. 既然是一个过程吗,那么有效率问题,比如我们算1..n的和, 我们可以这样 sum = 1+2+..+n 也可以这样 sum = n(1+n)/2 实际表现为时间复杂度和空间复杂度 数据结构: 存储.组织数据的方式 ps:比如说一个学生,ta有学号.姓名等属性,那么我们可以这样定义一个学生类别 Student { name number }   ps:书中说道的NP问题,贴上一个