P问题,NP问题,NPC问题?这些都是计算机科学领域,关于算法方面的术语.在认识这些术语之前,建议同学们先认真学习一下算法的时间复杂度,因为算法的时间复杂度与P,NP和NPC问题高度相关. 什么是P问题? P是英文单词Polynomial的首字母,多项式的意思. 如果问题可以通过一个多项式复杂度的算法解决,这个问题就可以称为P问题.多项式复杂度意味着,算法的计算量在一个可以接受的范围内,我们很容易就能得到计算结果.如果是指数级复杂度的算法,有可能在问题规模达到一定级别的时候,就更本算不出来. 什

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

P问题:多项式时间内可以找到解的问题,这个解可以在多项式时间内验证. NP问题:有多项式时间内可以验证的解的问题,而并不能保证可以在多项式时间内找到这个解. 比如汉密尔顿回路,如果找到,在多项式时间内很容易验证这个解,但并不能保证在多项式时间内一定 可以找到这个解.如果运气好,可能找到,运气不好,可能找不到.也就是非确定性图灵机可以在多项式时间内解决. NP不是P的否定.而是P的外延,也就是超集. NP中的N是non-determinitive的意思,也就是非确定性,而不是单纯的非. 我们常说的

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

本文转自豆瓣_燃烧的影子 图灵机与可计算性 图灵(1912~1954)出生于英国伦敦,19岁进入剑桥皇家学院研究量子力学和数理逻辑.1935年,图灵写出了"论高斯误差函数"的论文,因此他从一名学生直接成为学院的研究员,并开始了"可计算性"研究.1936年4月,图灵发表了"可计算数及其在判定问题上的一个应用"的论文,形成了"图灵机"的重要思想.用反证法证明,任何可计算其值的函数都存在相应的图灵机:反之,不存在相应图灵机的函数就是

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

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)

study from : http://www.matrix67.com/blog/archives/105

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

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

Polynomial Nondeterministic Polynomial P问题: 一个问题可以在多项式时间复杂度内解决 NP问题: 一个问题可以在多项式时间内证实或者证伪 NP-Hard问题: 对于NP问题在多项式时间内转化为S问题,解决S就可以解决NP,认为S比NP难 转化的过程称为归约,NP---归约--->NP-Hard NP-Complete问题:    若NP-Hard问题本身也是NP问题,称此问题为NPC问题 P=NP的情况下 P=NP=NPC<NP-Hard p≠NP的情况

0x01 从判定问题到形式语言 这篇讲知识证明的wiki([1]): https://en.wikipedia.org/wiki/Proof_of_knowledge 里面有一句话: Let x be a language element of language L in NP 这篇讲NPC的文章([2]) http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spr11/cos423/Lectures/NP-completeness.pdf 里面提到Decis

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,什么是NPC问题,你如果不是很感兴趣就可以不看了

经过上面篇长篇大论的理论之后,在开始讲解Optaplanner相关基本概念及用法之前,我们先把他们提供的示例运行起来,好先让大家看看它是如何工作的.OptaPlanner的优点不仅仅是提供详细丰富的文档 ,还为各种应用场景提供丰富的示例,它的文档里都是以几个简单经典的例子来说名各种功能特征和深层次概念的,例如Solver, Phase及Move等,以下我们就先把这些示例运行起来,先看看整体的情况,下一往篇我们再把示例的源码导进Eclipse,拿一个简单经典的示例,讲解一下Optaplanner规

import tkinter as tk from tkinter import messagebox #设置窗口居中 def window_info(): ws = window.winfo_screenwidth() hs = window.winfo_screenheight() x = (ws / 2) - 200 y = (hs / 2) - 200 print("%d,%d" % (ws, hs)) return x,y #设置登陆窗口属性 window = tk.Tk()

NOIP2018在即,20181009总结一些易错的知识点和解题方法 ——by ljc20020730 HGOI NOIP2018 No regrets youth ! NOIP2018 No regrets youth ! NOIP2018 No regrets youth ! 解题方法概述 选择题(总分15+5共30分) 目标得分: 25.5  时间控制:25 min 解题方法: 注意审题(如NOIP2016 T2 别把CapLock当作输出),仔细解答 程序模型题看清楚算法思想,保证拿分

Preface 做完了初赛前的最后一场模拟赛,虽然这场做的挺好.但由于之前的一场难度很高,再加上自己犯了一些ZZ错误因此对初赛也有了一些不安之情 想起去年自己对于初赛的态度,实在是愧疚虽然去年文化课弃了.因此最后能92分稳稳地进去,而今年呢? 我认为所有历年试卷去年早已做过,因此不放在心上,今年除了时间较近的一概没做,很多去年积累下来的基础知识早已忘得一个不剩 有多少东西是自己所不掌握的,是计算机的基本结构,还是网络通信技术的基础知识,是时间复杂度的大小,还是P/NP/NPC的区别,还是各种组合

计算机硬件 CPU CPU(中央处理器) = 运算器(ALC) + 控制器 + 寄存器, 主要任务是执行数据运算和程序控制. CPU的主要性能指标包括主频, 字长 ,高速缓存容量, 指令集等. 主频 :CPU的工作时钟频率,即数字脉冲信号震荡的速度,通常单位为GHz(1GHz=1000MHz) 字长 :CPU能够同时处理的二进制位的个数.当前CPU通常为64位 Intel 4004 (1971年) :第一个商用微处理器(不等于第一个CPU!),4位,每秒5万条指令,108KHz,2300个晶体管

初赛 时间复杂度 主定理(必考) \[ T(n) = aT(\frac{n}{b})+f(n) \] 其中,\(n\)为问题的规模,\(a\)为递推下子问题的数量,\(\frac{n}{b}\)为每个子问题的规模,\(f(n)\)为递推后做的额外的计算工作 在以下几种情况中, 主定理有用: \[\begin{cases} 若\exists \epsilon,使得f(n)=O(n^{\log_b^a-\epsilon}), &则T(n)=O(n^{\log_b^a}) \\ 若f(n)=O(n^{

1.algorithm analysis O B/W/AV/AMOR,混入其他问题,设计+分析 2.传统算法(肯定要考) 1)divide and conquer master therem. recursive tree.分析复杂度.递归树加起来得到最终结果 2)greedy algorithm example sort->select 拟阵 独立系统的贪心模板,直接得到近似比 3)dynamic programming sub-optimal structrue.编辑距离 3.graph a

原文地址http://www.matrix67.com/blog/archives/105 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