如果一个算法的最差时间效率属于O(p(n)),则该算法可以在多项式的时间内对问题进行求解,其中p(n)是输入规模n的一个多项式函数. 可以在多项式时间内求解的问题是易解的.不能在多项式时间内求解的问题是难解的. 判定问题是能够回答是或否的问题,通常第一,只有判定问题才属于P. P类问题是一类能够用确定性的算法,在多项式的时间内求解的判定问题,这种问题类型也称为多项式类型. 为什么要将P约束为判定问题? 1.不能在多项式时间内求解的问题会产生指数级的巨大输出. 2.许多重要问题可以化简为一系列更容

原创翻译加学习笔记,方便国人学习算法知识! 原文链接http://www.geeksforgeeks.org/np-completeness-set-1/ 我们已经找到很多很高效的算法来解决很难得问题,例如最短路径(shortest path),一笔画问题(Euler graph),最小生成树(minimum spanning tree)等等.这些都是算法设计者的胜利.在这一篇文章中,我们来讨论一下一些失败的例子. 是不是所有的计算问题都可以用计算机解决? 有一切计算问题是没法用算法解决的,即使

1.概念 好算法:Edmonds与1975年提出:具有多项式时间(O(nk)的算法为好算法. P类问题:存在多项式时间算法的问题.如:货郎问题.调度问题.最大团问题.最大独立集问题.Steiner树问题.背包问题.装箱问题. NP:( Non-Deterministic Polynomial ),多项式非确定性问题.可以在多项式时间内验证一个非确定性算法给出的解是否是正解.如:梵塔问题.推销员旅行问题. NP完全问题:该问题的所有可能答案,都可以在多项式时间内进行正确与否的验算. SAT问题:(

转自CSDN默一鸣 https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/80004032 在讨论算法的时候,常常会说到这个问题的求解是个P类问题,或者是NP难问题等等,于是我特地搜了这方面的资料,自己总结了下,估计研究算法的大家应该都知道,要是我总结的哪里不对,欢迎一起探讨~ 在讲P类问题之前先介绍两个个概念:多项式,时间复杂度.(知道这两概念的可以自动跳过这部分) 1.多项式:axn-bxn-1+c 恩....就是长这个样子的,叫x最高次为n

目录 NP完全问题的证明 一.限制法 最小覆盖问题(VC) 子图同构问题 0-1背包(Knapsack) 三元集合的恰当覆盖(X3C) 集中集 有界度的生成树 多处理机调度 二.局部替换法 3SAT问题 两点间的哈密顿通路问题 区间排序 分量设计法 最小拖延排序 NP完全问题的证明 一.限制法 最小覆盖问题(VC) 问题实例 集合\(S\)的子集的集合\(C\),正整数\(k\).问\(C\)是否有\(S\)的大小不超过\(k\)的覆盖,即是否包含子集\(C' \subseteq C\)使得 \

在算法复杂度分析的过程中,人们常常用特定的函数来描述目标算法,随着变量n的增长,时间或者空间消耗的增长曲线,近而进一步分析算法的可行性(有效性). 引入了Big-O,Big-Ω,来描述目标算法的上限.下限复杂度函数. 用Big-Θ描述和目标函数同序的复杂度函数,即由Big-Θ既是上限也是下限. 常常用到如下时间复杂度函数标度 1, log n, n, n log n, n^2, 2^n, n! 通常将具有n^x,x为正整数形式的时间复杂度函数称为多项式复杂度. 通常认为具有多项式时间复杂度的算法

问题描述 n个人参加某项特殊考试. 为了公平,要求任何两个认识的人不能分在同一个考场. 求是少需要分几个考场才能满足条件. 输入格式 第一行,一个整数n(1<n<100),表示参加考试的人数. 第二行,一个整数m,表示接下来有m行数据 以下m行每行的格式为:两个整数a,b,用空格分开 (1<=a,b<=n) 表示第a个人与第b个人认识. 输出格式 一行一个整数,表示最少分几个考场. 样例输入 581 21 31 42 32 42 53 44 5 样例输出 4 样例输入 5101 2

概念定义: P问题:能在多项式时间内解决的问题: NP问题:(Nondeterministic Polynomial time Problem)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,但能在多项式时间内验证的问题: NPC问题:(NP Complete)NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能规约(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都能得到解决: NP hard问题:NP难问题,所有NP问题在多项式时间内都能规约(Reducibil

P.NP.NPC和NP-Hard相关概念的图形和解释 http://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/49154507 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

背景:在看李航的<统计学习方法时>提到了NP完全问题,于是摆之. 问题解答:以下是让我豁然开朗的解答的摘抄: 最简单的解释:P:算起来很快的问题NP:算起来不一定快,但对于任何答案我们都可以快速的验证这个答案对不对NP-hard:比所有的NP问题都难的问题NP-complete:满足两点:1. 是NP hard的问题2. 是NP问题 稍微正式的解答: P就是能在多项式时间内解决的问题 NP就是能在多项式时间验证答案正确与否的问题. 所以P是否等于NP实质上就是在问,如果对于一个问题我能在多项式

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

一个决定性问题C 若是为NPC,则代表它对NP是完备的,这表示: 它是一个NP问题,且 其他属于NP的问题都可归约成它. 满足条件2(无论是否满足条件1)的问题集合被称为NP-hard.一个NP-hard问题至少跟NPC问题一样难. 有一类问题已经被证明属于NP-hard但不属于NP,即,这类问题至少与NP-complete一样难,但这类问题又不属于NP(自然也不属于NP-complete). 例如围棋的必胜下法,就是这样一个问题. 要理解这几个概念, 首先要明白几件事:1. 对于NP问题是否存

Table of Contents 1 遇到难题怎么办? 2 什么是P.NP.NP-Complete和NP-hard 3 P = NP ???? 4 参考 1 遇到难题怎么办? 遇到一个问题,通常我们思考的是如何解它.于是就有了贪心.分治.动态规划等等算法;但也有一些问题,挠破了头也想不到高效的算法.怎么办? 假如我们已经知道有那么几个问题,这个世界上所有的聪明人都没能找到高效的算法.而且我们能把目前的问题通过等价转化的方式,变成这些已知问题的子问题.这样就能证明我们不笨. 这个将一个问题,等价

那传说中的P.NP以及NPC问题     (这里只是自己的一些总结) 在讲这几个问题之前,有几个东西是必须要说的,包括时间复杂度.空间复杂度.图灵机什么的.那么我们就慢慢来一一说来.    图灵机:图灵机其实就是一个计算模型,是由图灵提出来的.图灵机号称可以模拟实际计算机的所有计算行为,计算能力还超过现有的计算机.但是还是有图灵机无法做到的事情,就好像计算机并不能处理所有的事情一样. 定义: 1)有一个无限长的带子作为无限存储. 2)有一个读写头,能在带子上读.写和左右移动. 3)有一套控制规则

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或

我们一直在写关于高效算法来解决复杂问题,如最短路径,欧拉图,最小生成树等.这些都是算法设计者的成功故事. 在这篇文章中,讨论了计算机科学的失败故事. 计算机可以解决所有的计算问题吗? 存在计算问题,即使在无限制的时间内,算法也无法解决.例如图灵暂停(Turing Halting)问题(给定一个程序和一个输入,程序是否会在使用该输入运行时终止,否则将永远运行).Alan Turing证明,解决所有可能的程序输入对的停止问题的一般算法不可能存在.证明的关键部分是,图灵机被用作计算机和程序的数学定义(

这里主要简单说一下算法的时间复杂度和NP问题简介,毕竟分析算法的时间复杂度上界有助于分析算法的好坏,分析算法好坏也有助于分析是否还有更好的算法: 一.时间复杂度: 一般关心的还有递归问题中的时间复杂度:(参考:http://blog.csdn.net/so_geili/article/details/53444816) 例: 二.NP(Non-determinstic polynnomial)问题: P类问题:可以在多项式时间内使用确定性算法求解的判定问题: NP类问题:可以在多项式时间内使用非

转自:http://www.cnblogs.com/chinazhangjie/archive/2010/12/06/1898070.html 一.图灵机 根据有限状态控制器的当前状态及每个读写头读到的带符号,图灵机的一个计算步可实现下面3个操作之一或全部. (1)改变有限状态控制器中的状态. (2)清除当前读写头下的方格中原有带符号并写上新的带符号. (3)独立地将任何一个或所有读写头,向左移动一个方格(L)或向右移动一个方格(R)或停在当前单元不动(S). k带图灵机可形式化地描述为一个7元

转自:http://tech.sina.com.cn/d/2017-08-16/doc-ifyixias1432604.shtml 编译 | 张林峰(普林斯顿大学应用数学专业博士研究生) 责编 | 陈晓雪 P和NP是否相等通常被认为是理论计算机科学中最重要的难题,也是克雷数学研究所高额悬赏的七个千禧年难题之一. 5天前,德国波恩大学的计算机科学家Nobert Blum在arXiv上传了一份38页长的论文,声称证明了P/=NP(P不等于NP),引发学界的关注与讨论 (https://arxiv.o

举例叙述(转自百度百科,纯为学习笔记) 编辑 在一个周六的晚上,你参加了一个盛大的晚会.由于感到局促不安,你想知道这一大厅中是否有你已经认识的人.你的主人向你提议说,你一定认识那位正在甜点盘附近角落的女士罗丝.不费一秒钟,你就能向那里扫视,并且发现你的主人是正确的.然而,如果没有这样的暗示,你就必须环顾整个大厅,一个个地审视每一个人,看是否有你认识的人. 生成问题的一个解通常比验证一个给定的解时间花费要多得多.这是这种一般现象的一个例子.与此类似的是,如果某人告诉你,数13,717,421可以写