Articles

GeeksforGeeks

by admin

előfeltétel: NP-teljesség

NP probléma:
az NP problémák olyan problémák halmaza, amelyek megoldásait nehéz megtalálni, de könnyen ellenőrizhető, és polinom időben nem determinisztikus géppel oldható meg.

NP-Hard Problem:
a Problem X NP-Hard, ha van egy NP-Complete problem Y, úgy, hogy y redukálható X polinom időben. Az NP-kemény problémák olyan kemények, mint az NP-teljes problémák. NP-nehéz probléma nem kell az NP osztályban.

NP-teljes probléma:

a probléma X NP-teljes, ha van egy NP probléma Y, úgy, hogy Y redukálható X polinom időben. NP-a teljes problémák olyan kemények, mint az NP problémák. A probléma az NP-teljes, ha mind az NP, mind az NP-kemény probléma része. Egy nem determinisztikus Turing gép polinom időben képes megoldani az NP-teljes problémát.

különbség az NP-Hard és az NP-Complete között:

NP-hard NP-Complete
np-kemény problémák(mondjuk x) megoldható, ha és csak akkor, ha van egy NP-teljes probléma(mondjuk y), amely polinom időben X-re redukálható. NP-a teljes problémákat egy Annon-determinisztikus algoritmus/Turing gép segítségével lehet megoldani polinom időben.
a probléma megoldásához nem kell NP-ben lennie . a probléma megoldásához mind NP, mind NP-kemény problémáknak kell lenniük.
Do not have to be a Decision problem. It is exclusively a Decision problem.
Example: Halting problem, Vertex cover problem, Circuit-satisfiability problem, etc. Example: Determine whether a graph has a Hamiltonian cycle, Determine whether a Boolean formula is satisfiable or not, etc.