怎么用织梦修改建设一个新的网站,网站建设的设备,wordpress情侣主题,打广告《机器学习》基础概念之【P问题】与【NP问题】 这里写目录标题《机器学习》基础概念之【P问题】与【NP问题】一、多项式时间复杂度1.1. 多项式1.2.时间复杂度二、P问题 NP问题2.1. P问题2.2.NP问题2.3.举例理解NP问题-TSP旅行商推销问题三、NP-hard问题NP-C问题…《机器学习》基础概念之【P问题】与【NP问题】 这里写目录标题《机器学习》基础概念之【P问题】与【NP问题】一、多项式时间复杂度1.1. 多项式1.2.时间复杂度二、P问题 NP问题2.1. P问题2.2.NP问题2.3.举例理解NP问题-TSP旅行商推销问题三、NP-hard问题NP-C问题3.1.NP-hard问题3.2. NP-C问题四、PNP的联系4.1. 理想NP问题 P问题4.2.现实我们仍然相信 P问题!NP问题一、多项式时间复杂度 1.1. 多项式
axnbxn−1cax^{n} b x^{n-1}caxnbxn−1c 形如这种形式的就被称为 xxx 的最高位为 nnn 的多项式。 1.2.时间复杂度
定义为随着问题规模的增大算法执行时间增长的快慢。
它可以用来表示一个算法运行的 时间效率\red{时间效率}时间效率。
举个例子冒泡排序的时间复杂度为 O(n2)O(n^2)O(n2) , 取其最高次可以看出这是一个时间复杂度为多项式的表示方式。 二、P问题 NP问题 2.1. P问题
P(deterministic polynomial time question)
多项式时间问题简称 P 问题意思是能在多项式时间内解决的问题。
简单理解是算起来很快的问题。 2.2.NP问题
NP(No-deterministic polynomial time question)
非确定多项式时间问题简称 NP 问题就是能在多项式时间验证答案正确与否的问题。
简单的理解是NP问题算起来不一定快但对于任何答案我们都可以快速的验证这个答案对不对。 2.3.举例理解NP问题-TSP旅行商推销问题
最著名的 NP 问题是TSP旅行商推销问题。
题目是在以下条件下求出访问所有城市的最短路径
推销商有N个目的地城市他需要访问所有城市一次即不能重复任意两座城市都是连接的距离已知即对应有权完全图
分析
解决这个问题如果单纯的用枚举法来列举的话会有(n−1)!(n-1)!(n−1)! 种已经不是多项式时间的算法了。将会是N的阶乘的复杂度O(n!)O(n!)O(n!)。
但是有快捷的方法可以用猜的假设人品爆炸猜几次就猜中了一条小于长度a的路径TSP问题解决了皆大欢喜。
可是我不可能每次都猜的那么准也许我要猜完所有种方案呢
所以我们说这是一个NP类问题。也就是这个问题能在多项式的时间内验证并得出问题的正确解可是我们却不知道该问题是否存在一个多项式时间的算法每次都能解决他(注意这里是不知道不是不存在即能解决但是无法找到一个多项式时间的算法的通解。
其他NP问题 Edge Cover 边覆盖 Set Cover 集合覆盖 Steiner Tree(Forest) 斯坦纳树 Max cut 最大割 SAT 可满足性 三、NP-hard问题NP-C问题 3.1.NP-hard问题
NP-hardness问题
任意 NP 问题都可以在多项式时间内归约为一类问题这类问题就称为 NP-hard 问题这是比所有的NP问题都难的问题。
归约的意思是为了解决问题A先将问题A归约为另一个问题B解决问题B同时也间接解决了问题A。 3.2. NP-C问题
NP-Complete问题
但若所有的NP问题都能多项式归约到一类问题X则称X为NP-hard问题进一步如果X是NP的称X是NP complete的。
换句话说只要解决了这个问题那么所有的NP问题都解决了。其定义要满足2个条件一是NP-hard的问题二是NP问题。 四、PNP的联系
4.1. 理想NP问题 P问题
NPPNPPNPP 意思是如果对于一个问题能在多项式时间内验证其答案的正确性那么是否能在多项式时间内解决它。
因为如果将所有的NP问题都 多项式规约 到某一个NP Complete问题且只要一个NP Complete问题能在多项式时间内得到解决的话那么所有的NP问题都可以在多项式时间内得到解决了。这个问题的解决将会带来世界性的进步。 4.2.现实我们仍然相信 P问题!NP问题
P̸NPP {\not} NPPNP 至今并没有人能证明某个NP Complete问题是P的。而且目前主流的观点是P不等于NP当然这也没有确切的证明。如左图所示。
