【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 ) ★

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一、多项式时间规约 分析

二、NP 完全 ★ ( 计算理论最重要的概念 )





一、多项式时间规约 分析


多项式时间规约概念 : 【计算理论】计算复杂性 ( 多项式等价引入 | 多项式时间规约 )



下图中 , 给定 输入 x \rm xx , 想要知道 x \rm xx 字符串 , 是否可以被 L \rm LL 语言对应的算法接受 ;




做一个规约 , 将上述问题 , 转化为 f ( x ) \rm f(x)f(x) 是否能被 L ′ \rm L'L

 语言对应的算法接受 ;

【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 ) ★


首先将 x \rm xx 字符串 , 输入到函数 f \rm ff 中计算 , 得到输出 f ( x ) \rm f(x)f(x) ,


然后将 f ( x ) \rm f(x)f(x) 输入到 L ′ \rm L'L

 算法中 , 查看该输入是否能被接受 ,


如果 L ′ \rm L'L

 接受 f ( x ) \rm f(x)f(x) , 那么就说 x \rm xx 是被 L \rm LL 所接受的 ;






二、NP 完全 ★ ( 计算理论最重要的概念 )


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 ) ;


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