np

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    我在某處讀到 - 如果有人某天能證明P = NP,那麼我們不能說在多項式時間內停止問題是可以解決的。你能解釋爲什麼嗎?

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    L={[G, K] | G is a simple undirected graph with no simple path longer than k} (此外,它是共同NP)? 我相信這是NP。我可以提供一個驗證者做了以下: V(G,E,k)是驗證者,其中G是曲線圖,E是 圖中的邊列表中,並且k是所提供的路徑。 首先,檢查以確保路徑有效。第二,開始搜索 以獲得比給定路徑更長的路徑。如果有的

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    我似乎不能夠區分接受和決策算法,即使我覺得像我這樣理解這個概念。我目前正在讀「算法導論」(Cormen),並有一個問題下面的章節NP完全性,因爲它指出 「對於其他問題,比如圖靈的停機問題,存在一個接受 算法,但不存在決策算法「。 這有一定道理了這一點給我,但後來我們進一步去說, "P= {L from {0,1}*: there exists an algorithm A that decides

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    對於計算機視覺中的某些項目,我有N高維空間中的點。我想選擇其中將是「最可區分」彼此的k。例如,它可以翻譯爲所選點之間的距離總和最大。或者可以是多面體的體積最大。但通常任何有直覺的東西都可以去。 如預期的那樣,我想找到這些代表性觀點。 有兩個問題: 爲「最區分」點什麼的定義是較常用的?他們是否改變了用於查找這些點的算法? 尋找點的算法是什麼?它高度提醒我最大的加權集團問題。這是NP難題嗎?在這種情況

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    我必須找到從D點到R的最短路徑。這些是固定點。 這是情況的一個例子: 盒還包含牆壁,通過它,你不能在他們通過,除非你打破他們。每個牆壁破裂都會讓你付出代價,讓我們說「a」點,其中「a」是一個正整數。 每一個不涉及牆壁的舉動都需要1分。 該任務是找出所有最低成本的路徑,最少破牆數量的路徑。 因爲盒子的寬度可以達到100個單元格,所以與使用回溯無關。這太慢了。我想出了唯一的解決辦法是這樣的一個: 向東

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    例如,集合覆蓋決策問題已知是一個NP完全問題。這個問題的輸入是宇宙U,U的子集S和一個整數k()。 我很困惑的一件事是,如果讓k = 1,那麼通過簡單地檢查S中的每個元素,顯然問題可以在時間| S |中解決。更一般地,當k是常數,問題可以用| S |的多項式時間來解決。在這樣的方式,時間複雜度成倍成爲僅高當k也增加| S |像| S |/2,| S |/3 ...... 所以我這裏還有我的問題:

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    評估積分有時非常困難,但很容易驗證解決方案是否正確。在我看來,它至少應該是np,但我對這個概念的理解是有限的,而且我可能會缺少一些東西 編輯:爲了清楚起見,我對一個算法的複雜性感到好奇,爲了求解一個不定積分的函數,而不是計算對一個定積分的數值逼近。

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    我想知道以下問題是NP-Complete還是有特定算法可以解決這個問題: 想象一下,您有一定的金錢,例如30歐元,硬幣和特定值的帳單( 0.01€,0.05€,5.00€...)。 我們已經給出了硬幣和鈔票的數量,你必須把它分配當中有些人一個,乙,Ç等 你想一個有一定數量的金錢(例如10歐元),B有不同的金額等等。 「要求」錢的總和不會超過我們所擁有的錢。 所以,問題是:提前is there a

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    的子圖同構(SI)的問題是其中兩個圖G和H作爲輸入給出的計算任務,並必須確定G是否包含一個子圖是同構的H. 這是一個NP-Complete問題。 我想知道它與SAT問題的關係。 特別是,我希望這個問題的實例可以在整個SAT求解程序中解決(如miniSAT)。我需要一個算子,它可以在多項式時間內從SI映射到SAT問題,然後可以使用SAT分配來查找映射從G的節點到H的節點。 任何想法???

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    爲什麼所有NP問題地在O(2 ^(N^k))的解決,又名EXPTIME? 其中n^k爲輸入大小爲n的多項式函數,並且可以依賴於問題的大小。 (k> = 0)