Articles

GeeksforGeeks

by admin

Forutsetning: NP-Fullstendighet

NP Problem:
NP problemer sett med problemer hvis løsninger er vanskelig å finne, men lett å verifisere og løses Av Ikke-Deterministisk Maskin i polynomisk tid. NP-Hard Problem :Et Problem X Er Np-Hard hvis det er Et Np-Komplett problem Y, slik At Y kan reduseres Til X i polynomisk tid. NP-Harde problemer er like harde SOM Np-Komplette problemer. NP-Hardt Problem trenger ikke være I NP-klassen.

NP-Komplett Problem:

et Problem X Er Np-Komplett hvis DET er et np-problem Y, slik At Y kan reduseres Til X i polynomisk tid. Np-Komplette problemer er like harde SOM NP-problemer. Et problem ER NP-Komplett hvis Det er en del av BÅDE NP Og Np-Hard Problem. En ikke-Deterministisk Turingmaskin kan løse NP-Komplett problem i polynomisk tid. Forskjellen MELLOM Np-Hard Og Np-Complete:

np-hard Np-Komplett
np-harde problemer(si x) kan løses hvis og bare hvis det er et np-komplett problem(si y) som kan reduseres til x i polynomisk tid.NP-Komplette problemer kan løses av en annon-Deterministisk Algoritme / Turing-Maskin i polynomisk tid.
for å løse dette problemet trenger du ikke å være I NP . for å løse dette problemet må det være BÅDE np og np-harde problemer.
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.