NP-P-NPC问题

P/NP 问题是在理论信息学中计算复杂度理论领域里至今未被解决的问题,也是克雷数学研究所七个千禧年大奖难题之一。

在这里插入图片描述

P

多项式时间内可以解

复杂度类 P 即为所有可以由一个确定型图灵机多项式表达的时间内解决的问题;

NP

多项式时间内可以验证

nondeterministic polynomial time

类NP由所有可以在多项式时间内验证它的解是否正确的决定问题组成,或者等效的说,那些可以在非确定型图灵机上多项式时间内找出解的问题的集合。

COMPOSITE ∈ NP 合数问题属于 NP 问题

DSubsetSum ∈ NP

DVC (decision vertex cover) ∈ NP 顶点覆盖问题

SAT ∈ NP

k-SAT ∈ NP

NPC

NP-完全问题(或者叫NPC)的集合在这个讨论中有重大作用,它们可以大致的被描述为那些在NP中最不像在P中的(确切定义细节请参看NP-完全理论)。计算机科学家现在相信P, NP,和NPC类之间的关系如图中所示,其中P和NPC类不交。

一句话解释就是:多项式时间内可以归约

什么是多项式时间内可归约?

定义:

L1 和 L2 是两个决策问题。

L1 在多项式时间内可归约于 L2 是满足下面 2 个属性的一个转换:

1)L1 的一个输入 x, 转换成 L2 的一个输入 f(x) ,使得 L1 的一个 yes-input 是 L2 的一个 yes-input,L1 的一个 no-input 是 L2 的一个 no-input。

2)f(x) 多项式时间内可计算;

如果这样的 f 存在,我们说 L1 在多项式时间内可归约于 L2,写成 L1 <= pL2.

表示: L1 没有 L2 难。

在这里插入图片描述

性质:要么所有的 NPC 问题都是多项式时间内可解,要么所有的 NPC 问题都不是多项式时间内可解。


总结:

P: 多项式时间内可以解

NP: 多项式时间内可以验证

NPC: 多项式时间内可以归约

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