NP问题学习-介绍

最新推荐文章于 2022-10-30 21:44:29 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 学习 算法
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这篇博客介绍了NP完全性问题，包括P类、NP类和NPC类问题的定义。重点关注了图灵停机问题、最长简单路径问题、哈密顿圈和3-CNF可满足性等常见的NP完全问题，探讨了这些问题的复杂性和尚未找到的多项式时间解决方案。

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NP完全性问题

介绍：

问题分类：P类问题、NP类问题、NPC类问题

P类问题

可以在多项式时间 O ( n k ) O(n^k) O(nk)内被解决的问题，其中 k k k</

最低0.47元/天 解锁文章
《机器学习》基础概念之【P问题】与【NP问题】
沐槿的博客
03-11 3640
本文主要介绍了机器学习中的基础概念之P问题与NP问题。
几个NP-完全问题的证明
kufaaa的专栏
01-20 2万+
1.吝啬SAT问题8.3吝啬SAT问题是这样的：给定一组子句（每个子句都是其中文字的析取）和整数k，求一个最多有k个变量为true的满足赋值——如果该赋值存在。证明吝啬问题是NP-完全问题。 证明： 易得吝啬SAT问题是NP问题。 已知SAT是NP完全问题，因此，只要能把SAT归约到吝啬SAT问题，即可证明。 归约过程：假设SAT问题有n个变量，即等价于k=n的吝啬SAT问题。命题得证。2.
NP问题及其相关内容介绍
编码人生
09-08 693
NP问题及其相关介绍NP问题及其相关介绍 分类 概念 P问题 NP问题 约化 NP完全问题 NP难问题 结论 分类 P问题 NP问题 NP完全问题 NP难问题 概念P问题NP问题约化约化（Reducibility，有的资料上叫“归约”）。简单地说，一个问题A可以约化为问题B的含义即是，可以用问题B的解法解决问题A，或者说，问题A可以“变成”问题B。《算法导论》上举了这么一个例子。比如说，现在有两个问
NP问题简介
mistaken2的博客
03-12 828
P Problem：这个应该最易理解，就是一个问题可以在Polynominal的时间的得到解决，当然，是对于任意input size。NP Problem：对于一类问题，我们可能没有一个已知的快速的方法得到问题的答案，但是如果给我们一个candidate answer，我们能够在polynominal的时间内验证这个candidate answer到底是不是我们已知问题的答案，这类问题叫做NP pr
卡普的21个NP完全问题-问题描述
Gikor
05-04 1万+
卡普的21个NP完全问题的问题描述
NP问题通俗理解
qijizhen的专栏
12-18 3875
时间复杂度：时间复杂度并不是处理一个问题要花费多少时间，我们研究解决一个特定的数据问题花费多少时间是没有意义的，时间复杂度衡量的是随着问题规模的扩大，程 序所需要的时间长度增加的情况。 P问题：问题可以在多项式时间内求解的统称为P问题（可以在多项式内求解的问题一定可以在多项式时间内验证，所以P问题一定是NP问题）。 NP问题：对于一类问题存在问题的解，如果我要验证问题的解是否正确，且验证本身
NP问题
橘子味''的博客
08-18 394
什么是NP问题？ 这是一种尚且没有更好解决方案的问题，这类的问题往往无法完成，例如旅行商问题，但是可以依靠贪婪算法计算出近似解。 如何识别NP问题 1.当元素较少时效率很快，但是当元素一旦增加，速度会变得非常慢。 2.涉及要找出“所有组合”中的一个“特别的组合”的问题通常是NP问题。 3.不能将问题分解成小问题。 4.如果涉及集合，序列的问题，可能是NP问题 5.如果
approximation algorithms for np-hard problems.pdf 近似算法关于np问题
02-05
3. **NP完全问题介绍**：书中会详细介绍一些典型的NP完全问题，如旅行商问题、顶点覆盖问题、独立集问题等，这些问题是近似算法研究的热点。 4. **算法分析**：对于每一个近似算法，都会进行数学上的严谨分析，证明...
教育科研-学习工具-NP-98水性聚氨酯胶粘剂作为工笔画用绢处理剂的应用.zip
08-13
标题中的“教育科研-学习工具-NP-98水性聚氨酯胶粘剂作为工笔画用绢处理剂的应用”表明，这是一个关于在教育科研领域内，利用NP-98水性聚氨酯胶粘剂来处理工笔画用绢的专题资料。工笔画是中国传统绘画技法之一，以其...
NP-难问题--整数规划教程
01-12
NP-难问题--整数规划教程 整数规划是一种特殊的线性规划， thuộc NP-难问题领域。它是指在线性规划模型中，变量限制为整数时，...通过学习这些方法，我们可以更好地解决整数规划问题，提高解决问题的效率和准确性。
欧姆龙(OMRON)NP Designer操作手册(V096-CN5-01)中文.rar
09-25
《欧姆龙(OMRON)NP Designer操作手册》是一份详细阐述...通过深入学习《欧姆龙(OMRON)NP Designer操作手册》，用户能够全面掌握这款软件的使用技巧，提升自动化控制系统的开发效率，从而在工业自动化领域中游刃有余。
NP问题总结
Tizzi的博客
04-10 3235
一、定义 P类：包含的是在多项式时间内可以解决的问题。更具体一点，它们都是一些可以在O(nk)O(n^k)O(nk)时间内求解的问题，此处k为常数，n为问题的输入规模。 NP类：包含的是在多项式时间内**”可验证“的问题。此处是指某一解决方案能够在多项式时间内验证**是正确的。 P中的任何问题都是属于NP的，因为都可以在多项式时间验证，即 P⊆NPP \subseteq NPP⊆NP, 而P是否是NP的一个真子集，目前是一个不可知的问题。 NPC类：若一个问题属于NP，且与NP中的任何问题都是一样
np问题初识
weixin_38749138的博客
03-07 317
O(1), O(nlgn),O(n^a) 为多项式复杂度，O(n!),O(a^n)不是多项式复杂度。时间复杂度并不是比较算法的时间所用多少，准确来说比较的是算法随着输入规模的增长的所用时间多少的比较。不是所有的问题都有着多项式复杂度的算法，有的甚至是不可解问题（Undecidable decision problem ）;Hamiliton回路问题：在一个图中，从一个点出发连接所有的顶点，不重复不...
NP完全理论的一些见解
matafeiyanll的博客
05-24 989
NP完全理论 1.P（polynominal）问题–多项式问题 存在多项式时间算法的问题。 2.NP（Nondeterministic Polynominal）问题–非确定多项式问题 能在多项式时间内验证得出一个正确解的问题。 关于P是否等于NP是一个存在了很久的问题，这里不做讨论。 通俗的理解这两个问题的话：在借助计算机的前提下。P问题很容易求解；NP问题不容易求解，但对于某一答案我们可以很快验证这个答案是否正确。 3.NPH（Nondeterminism Polynomial Hard）问题–NP难问题
NP问题总结（概念+例子+证明）
热门推荐
a12638915的博客
03-29 5万+
本文是自己对NP问题的一次总结，因为看别的博客要不只讲概念，要不只有例子，算是一次汇总吧，加上自己的一点小理解，由于看了一段时间才进行总结的，有些图是直接用的别人画好的，但是不记得网址了，特此鸣谢~
算法概论 | NP完全问题
YearsCat
01-15 1441
8.3 8.10
《算法概论》第八章NP完全问题部分习题解
mattmu的博客
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8.10利用推广的方法证明NP-完全性。对以下每个问题，通过证明它是本章某个NP-完全问题的推广说明它是NP-完全的。
一文理解NP完全理论，NP问题，NPC问题
danielxinhj的博客
10-30 1万+
在以往的算法中，所接触到的大都是多项式时间内可完成的算法，比如O(n),O(nlogn),O(n^2)…，但仍存在一些算法的时间复杂度为：O(n^logn),O(2^n),O(n!)是非多项式时间算法，当此类程序规模一旦过大，便成为目前的计算机解决不了的难题。因此尝试用NP完全理论进行理解。
【运筹基础】一文读懂 P问题、NP问题、NP-complete问题和NP-hard问题
weixin_45746917的博客
06-24 5029
二十分钟带你了解P问题和NP问题(NPC NPH)
npreshape(-1, 1)
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02-26
<think>嗯，用户问的是关于np.reshape(-1, 1)的中文介绍。我需要先确认自己对这个函数的理解是否正确。首先，np.reshape是NumPy中的一个函数，用来改变数组的形状。参数中的-1应该是指自动计算该维度的大小，而1则是另一个维度的大小。所以当使用reshape(-1, 1)时，数组会被转换成二维数组，其中第二维的大小是1，第一维由系统自动计算。例如，一个一维数组有4个元素，使用这个操作后会变成4行1列的二维数组，也就是列向量。这时候用户可能是在处理需要特定形状的数据，比如机器学习中的特征矩阵，通常要求输入是二维的，这时候可能需要将一维数组转成这样的形状。另外，用户可能对-1的具体作用不太清楚，需要解释自动计算的机制。还要注意区分reshape和flatten或者ravel的区别，reshape不会改变数据，只是调整形状。可能需要举例说明不同的情况，比如原数组的形状不同，使用reshape(-1,1)后的结果是什么样的。同时，提醒用户注意元素总数必须一致，否则会报错。比如原数组有6个元素，reshape(-1,1)会得到6行1列，而如果原数组元素数量无法被1整除的话，其实这里1是固定的，所以不管多少元素都可以转成n行1列。可能用户在使用时遇到了维度不匹配的问题，比如模型训练时需要输入二维数据，而用户可能传入了一维数组，这时候就需要用reshape(-1,1)来调整。需要确保解释清晰，用例子帮助理解，同时指出常见的使用场景和注意事项。</think>`np.reshape(-1, 1)` 是 NumPy 库中的一个常用操作，用于改变数组的形状（shape）。具体来说： ### 作用 - **将一维数组转换为二维的列向量**：假设你有一个一维数组（如 `[1, 2, 3, 4]`），通过 `reshape(-1, 1)` 可以将其转换为形状为 `(4, 1)` 的二维数组（即 4 行 1 列）。 - **自动计算维度**：参数 `-1` 表示该维度的大小由 NumPy 自动计算，确保总元素数与原数组一致。 --- ### 示例 **原数组**： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4]) # 形状为 (4,) ``` **操作后**： ```python reshaped_arr = arr.reshape(-1, 1) # 输出形状为 (4, 1)，即： # [[1], # [2], # [3], # [4]] ``` --- ### 常见用途 1. **机器学习数据预处理**： - 许多算法（如 Scikit-Learn 的线性回归）要求输入特征为二维结构（样本数 × 特征数）。 - 若数据是一维的，需用 `reshape(-1, 1)` 将其转为列向量。 2. **矩阵运算**： - 确保数组维度匹配矩阵乘法规则（如将行向量转为列向量）。 --- ### 其他类似操作 - `reshape(1, -1)`：将数组转换为行向量（1 行 N 列）。 - `flatten()` 或 `ravel()`：将多维数组“压平”为一维数组。 --- ### 注意事项 - **元素总数必须一致**：原数组和新形状的总元素数需相同，否则会报错（例如将 5 个元素的数组转为 `(3, 2)` 会失败）。 例如： ```python arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) arr.reshape(-1, 1) # 形状变为 (5, 1)，合法 arr.reshape(2, -1) # 报错，因为 2 × 3 = 6 ≠ 5 ``` --- 总结：`reshape(-1, 1)` 是一种便捷的方式，用于将一维数据转换为二维列向量，尤其在数据科学和数值计算中非常实用。
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