文章目录
一、P 类
二、NP 类
三、NPC 类 ( NP 完全 )
四、P 、NP 、NPC 三者关系
一、P 类
P \rm PP 类 : ★
所有 能够被 确定性 单个带子图灵机 , 在 多项式时间 内 , 能够被 判定的计算问题 ( 语言类 ) ,
将这些问题放在一起 ( 广义并集 ⋃ \bigcup⋃ ) , 组成一个整体 , 就称为 P \rm PP
符号化表示 : P = ⋃ k T I M E ( n k ) \rm P = \bigcup_k TIME( n^k )P=⋃
k
TIME(n
k
)
P \rm PP 类 , 就是定义 有效算法 所组成的类 ,
有效算法 , 就是在 多项式时间 内 , 可以执行完毕 , 得到一个确定的结果的算法 ;
确定的结果就是 接受状态 , 或 拒绝状态 ;
P \rm PP 类有效算法示例 : ★
① PATH
② 贪心算法
③ 动态规划算法
④ REGULAR
⑤ CFL
参考博客 : 【计算理论】计算复杂性 ( P 类 | 有效算法函数 | NP 直觉 | NP 简介 | NP 类严格数学定义 )
二、NP 类
验证机 : A \rm AA 语言 ( 计算问题 ) 的 验证机 V \rm VV ; ★
< w , c > \rm <w,c><w,c> 含义 : 给定一个 输入 w \rm ww , w \rm ww 是输入字符串 , c \rm cc 是输入 w \rm ww 被接受的情况下的输入 , 即正确的输入 ;
A \rm AA 语言 ( 计算问题 ) 的 验证机 V \rm VV 条件 : 给定了正确的输入 c \rm cc , 让验证机 V \rm VV 进行一步步验证 , 如果 验证机 V \rm VV 接受了输入的字符串 c \rm cc , 称 验证机 V \rm VV 就是计算问题 A \rm AA 的验证机 ;
符号化表示 : A = { w : 验 证 机 V 接 受 < w , c > 中 正 确 的 输 入 c } \rm A = \{ w : 验证机 V 接受 <w,c> 中正确的输入 c \}A={w:验证机V接受<w,c>中正确的输入c}
验证操作 : 已经有了正确答案 c \rm cc , 有一个有限的规则 , 将正确答案 c \rm cc 每一步 , 代入有限规则中进行验证是否正确 ;
验证时间 : 已经有了正确答案 c \rm cc , 有一个有限的规则 , 将正确答案 c \rm cc 每一步 , 代入有限规则中进行验证是否正确 , 最后记录整个验证过程所花费的时间 ; 即 学习的过程 ;
N P \rm NPNP 计算问题要求 : 如果花费的时间 在 多项式时间 之内 , 就称 该问题是 N P \rm NPNP 对应的计算问题 ;
多项式时间验证机 : A \rm AA 语言 如果 可以在 多项式时间 内 可以 验证 的话 , 就称该语言 有一个 多项式时间验证机 ; ★
N P \rm NPNP 类就是有 多项式时间验证机 的 语言类 ( 计算问题集合 ) ; ★
1 . N P \rm NPNP 类算法举例 : ★
① 蛮力穷举算法 ;
2 . N P \rm NPNP 类包含 N P C \rm NPCNPC 类 ( N P \rm NPNP 完全 ) , N P C \rm NPCNPC 算法举例 : ★
① 布尔可满足性问题 SAT
② 3-SAT
③ 团问题 : 无向图中是否包含 k \rm kk 团 , k \rm kk 个节点两两之间有边相连 ;
④ 独立集问题
⑤ 顶点覆盖问题
⑥ 哈密顿路径问题
⑦ 旅行商问题
⑧ 子集和问题
3 . N P \rm NPNP 类中 , 既不属于 P \rm PP , 又不属于 N P C \rm NPCNPC 的问题也是存在的 , 如 : ★
① 图同构问题
参考博客 :
【计算理论】计算复杂性 ( P 类 | 有效算法函数 | NP 直觉 | NP 简介 | NP 类严格数学定义 )
【计算理论】计算复杂性 ( NP 完全问题 - 布尔可满足性问题 ★ | 布尔可满足性问题是 NP 完全问题证明思路 ) ★
【计算理论】计算复杂性 ( 3-SAT 是 NP 完全问题 | 团问题是 NP 完全问题 | 团问题是 NP 完全问题证明思路 )
【计算理论】计算复杂性 ( NP 完全问题 | 顶点覆盖问题 | 哈密顿路径问题 | 旅行商问题 | 子集和问题 )
【计算理论】计算复杂性 ( NP 完全问题 | NP 难 问题 P = NP 的情况 | NP 难 问题 P ≠ NP 的情况 )
三、NPC 类 ( NP 完全 )
NPC 是 NP-Completeness ( NP 完全 ) 的简称 ;
NP 完全 定义 ★ :
如果 语言 B \rm BB 是 N P \rm NPNP 完全的 , 必须满足如下两个条件 :
① 是 N P \rm NPNP 问题 : 语言 B \rm BB 对应的计算问题必须在 N P \rm NPNP 中 , 换句话说就是可以找到一个多项式算法 , 可以验证该计算问题 ;
② 是 N P \rm NPNP 最难问题 : 在 N P \rm NPNP 中的任何计算问题 A \rm AA , 都可以在 多项式时间规约 到 B \rm BB , 也就是说在 N P \rm NPNP 中的任何计算问题 , 其难易程度都不会超过 B \rm BB , B \rm BB 是 N P \rm NPNP 中最难的问题 ;
N P \rm NPNP 中其它所有的计算问题的难以长度都不会超过 B \rm BB , B \rm BB 问题是 N P \rm NPNP 中最难的问题 ;
NP 完全命题 ★ : 如果 B \rm BB 问题是 N P \rm NPNP 完全的 , 并且 B \rm BB 能在 多项式时间规约 到 C \rm CC , 记作 B ≤ C \rm B \leq CB≤C , 则 C \rm CC 也是 N P \rm NPNP 完全的 ;
该命题是很重要的命题 , 验证一个命题是 N P \rm NPNP 完全的 , 需要满足上面的两个条件 , ① 是 N P \rm NPNP 问题 , ② 是 N P \rm NPNP 最难问题 ;
将计算问题与 N P \rm NPNP 中最难问题 B \rm BB 进行比较 , 是很难的 , 如果已经知道某个计算问题是 N P \rm NPNP 完全的 , 就不需要与 N P \rm NPNP 中所有问题进行比较 , 只与当前已知的 N P \rm NPNP 完全问题比较即可 ;
将 已知的 N P \rm NPNP 完全的 计算问题 B \rm BB , 与 要验证的 C \rm CC 问题 , 进行规约 , 就知道 C \rm CC 问题是否是 N P \rm NPNP 完全的 ;
历史已经找到了一个 N P \rm NPNP 完全问题 : 布尔可满足性问题 ( Boolean Satisfiability Problem；SAT ) ;
N P \rm NPNP 类包含 N P C \rm NPCNPC 类 ( N P \rm NPNP 完全 ) , N P C \rm NPCNPC 算法举例 : ★
① 布尔可满足性问题 SAT
② 3-SAT
③ 团问题 : 无向图中是否包含 k \rm kk 团 , k \rm kk 个节点两两之间有边相连 ;
④ 独立集问题
⑤ 顶点覆盖问题
⑥ 哈密顿路径问题
⑦ 旅行商问题
⑧ 子集和问题
参考博客 :
【计算理论】计算复杂性 ( P 类 | 有效算法函数 | NP 直觉 | NP 简介 | NP 类严格数学定义 )
【计算理论】计算复杂性 ( 多项式时间规约 | NP 完全 ★ | 布尔可满足性问题 ) ★
【计算理论】计算复杂性 ( NP 完全问题 - 布尔可满足性问题 ★ | 布尔可满足性问题是 NP 完全问题证明思路 ) ★
【计算理论】计算复杂性 ( 3-SAT 是 NP 完全问题 | 团问题是 NP 完全问题 | 团问题是 NP 完全问题证明思路 )
【计算理论】计算复杂性 ( NP 完全问题 | 顶点覆盖问题 | 哈密顿路径问题 | 旅行商问题 | 子集和问题 )
【计算理论】计算复杂性 ( NP 完全问题 | NP 难 问题 P = NP 的情况 | NP 难 问题 P ≠ NP 的情况 )
四、P 、NP 、NPC 三者关系
该观点目前认为是正确的 , 同样也没有严格的证明 ;
P ≠ N P \rm P \not= NPP
=NP 情况分析 : 如果 P ≠ N P \rm P \not= NPP
=NP , 则有
P < N P \rm P < NPP<NP , ★
N P \rm NPNP 完全 < N P \rm <NP<NP ★
N P \rm NPNP 问题 中包含了三种计算问题 : ★
① P \rm PP 问题
② N P \rm NPNP 完全问题
③ 其它问题 , 既不属于 P \rm PP 问题 , 又不属于 N P \rm NPNP 完全问题 ;
图同构问题 , 就属于 其它问题 , 既不属于 P \rm PP 问题 , 又不属于 N P \rm NPNP 完全问题 ;
N P \rm NPNP 难 问题 , 包含了 N P \rm NPNP 完全问题 , 不包含 P \rm PP 问题 和 N P \rm NPNP 中的其它问题 ;
参考博客 : 【计算理论】计算复杂性 ( NP 完全问题 | NP 难 问题 P = NP 的情况 | NP 难 问题 P ≠ NP 的情况 )
