NP问题(Non-deterministic Polynomial ):多项式复杂程度的非确定性问题,这些问题无法根据公式直接地计算出来.比如,找大质数的问题(有没有一个公式,你一套公式,就可以一步步推算出来,下一个质数应该是多少呢?这样的公式是没有的):再比如,大的合数分解质因数的问题(有没有一个公式,把合数代进去,就直接可以算出,它的因子各自是多少?也没有这样的公式). NPC问题(Non-deterministic Polynomial complete):NP完全问题,可以这么认为,这种

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

这里的想说的NPC不是Non-Player-Controled,非玩家控制角色,而是Non-determinisitc Polynomial complete problem,它属于一类很特殊的问题,迄今为止,没有人能够找出求解NPC问题的多项式时间的算法,同时也没有人能够证明对于这类问题不存在多项式时间算法: 最短(Bellman -Ford)与最长简单路径,欧拉游程(Fleury)和哈密顿回路,2-CNF可满足性和3-CNF可满足性,这些问题看起来差别很小,但是成对的问题中前者存在多项式时间

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

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

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

题意:给一张无向图,判断是否是哈密顿图. 哈密顿路:经过每个点有且仅有一次的一条通路. 方法:每次找度数最小的点作为起点,然后dfs整个图,看能遍历到的点的数目能否达到n. #include<iostream> #include<cstdio> #include<ctime> #include<cmath> #include<cstring> #include<algorithm> #include<queue> #inc

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

插头DP基础题的样子...输入N,M<=11,以及N*M的01矩阵,0(1)表示有(无)障碍物.输出哈密顿回路(可以多回路)方案数... 看了个ppt,画了下图...感觉还是挺有效的... 参考http://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2012/10/02/2710343.html 以及推荐cd琦的论文ppthttp://wenku.baidu.com/view/4fe4ac659b6648d7c1c74633.html 向中学生学习~~ 感觉以后可能还会要

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

It is marked as a NPC problem. However from the #1 code submission (https://www.hackerrank.com/CharlesOfria), it looks pretty much like a Brutal-Force (or simulation) based solution, mixed with some greedy strategies. To me the other NPC "Queens Revi

转自:http://www.matrix67.com/blog/archives/105 总结 P:能用多项式时间求解的问题NP:能用多项式时间验证的问题(但不知道能不能用多项式时间求解).存在不属于NP类的问题,如:是否不存在哈密顿回路,此问题无法多项式时间验证,因为要验证所有解才能确定,而验证所有解不是多项式时间NPC:若一个NP问题A可以以多项式时间归约(或称约化)为另一个NP问题B,则解决后者就解决了前者.归约后的问题时间复杂度是不比原问题低的(也即原问题不比归约后的难).令人惊奇的是,

P问题.NP问题.NPC问题.NP难问题的概念 离入职尚有几天时间,闲来无事,将大家常见却又很容易搞糊涂的几个概念进行整理,希望对大家有所帮助.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N

[NOIP2015]推销员 试题描述 阿明是一名推销员,他奉命到螺丝街推销他们公司的产品.螺丝街是一条死胡同,出口与入口是同一个,街道的一侧是围墙,另一侧是住户.螺丝街一共有 N 家住户,第 i 家住户到入口的距离为 Si 米.由于同一栋房子里可以有多家住户,所以可能有多家住户与入口的距离相等.阿明会从入口进入,依次向螺丝街的 X 家住户推销产品,然后再原路走出去.阿明每走 1 米就会积累 1 点疲劳值,向第 i 家住户推销产品会积累 Ai 点疲劳值.阿明是工作狂,他想知道,对于不同的 X,在不

哈密顿绕行世界问题 Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3105    Accepted Submission(s): 1918 Problem Description 一个规则的实心十二面体,它的 20个顶点标出世界著名的20个城市,你从一个城市出发经过每个城市刚好一次后回到出发的城市.    Input 前20行的第i行

NOIP201504推销员 [问题描述]   阿明是一名推销员,他奉命到螺丝街推销他们公司的产品.螺丝街是一条死胡同,出口与入口是同一个,街道的一侧是围墙,另一侧是住户.螺丝街一共有 N 家住户,第 i 家住户到入口的距离为 Si 米.由于同一栋房子里可以有多家住户,所以可能有多家住户与入口的距离相等.阿明会从入口进入,依次向螺丝街的 X 家住户推销产品,然后再原路走出去.阿明每走 1 米就会积累 1 点疲劳值,向第 i 家住户推销产品会积累 Ai 点疲劳值.阿明是工作狂,他想知道,对于不同的

P问题.NP问题和NPC问题 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

题目 在一个有向图上,从一点A出发,经过所有除A的顶点一次且仅经过一次,最后到达起始点A,所形成的路径为哈密顿环.两个哈密顿环不同,当且仅当路径上的任意一个顶点P的下一个顶点不同.     给出一个顶点数目为 <= 12, 边的数目 <= 200(有可能有重边)的有向图的所有可能的哈密顿环的总数. 分析 哈密顿环经过所有的顶点,因此可以从任何一个顶点出发(在程序中就选择起始点为节点0):如果两个顶点之间有重边,那么这些重边对于哈密顿环是等价的,因此在构建图的时候,要去重边.     使用深度优

销售可能是变化最大的企业职能.比如,经济学家喜欢提出陷阱问题“什么概念或者想法成为当今社会生产力最大的源泉?” 大多数人回答计算机,  正确的回答是自助服务与推销员随之消失              具体也就是(APP.淘宝B2C类的网站)  传统的销售 1.零售商店 2.发送到顾客的商品目录销售---------------传统的是超市广告目录, 现代的是3.上门推销  

NPC AI驱动最基本过程 NPCmgr中比较重要的是加载NPC和一个NPCAI的一个指针 他利用map那个线程的定时到底做了啥呢 void NPCmgr::npcAITimer() { time_t tb = GetTickCount(); m_spNpcAI->run();//[...]测试 time_t te = GetTickCount() - tb; } void NpcAI::run() { //毫秒级随机数(不能放循环里) srand(GetTickCount()); for(au