Articles

GeeksforGeeks

by admin

premisă: NP-completitudine

NP Problem:
problemele NP set de probleme ale căror soluții sunt greu de găsit, dar ușor de verificat și sunt rezolvate de mașină Nedeterministă în timp polinomial.

problema NP-Hard:
O problemă X este NP-Hard dacă există o problemă NP-completă Y, astfel încât Y este reductibil la X în timp polinomial. Problemele NP-Hard sunt la fel de grele ca și problemele NP-Complete. Problema NP-Hard nu trebuie să fie în clasa NP.

NP-problemă completă:

o problemă X este NP-completă dacă există o problemă NP Y, astfel încât Y este reductibil la X în timp polinomial. Problemele NP-Complete sunt la fel de grele ca și problemele NP. O problemă este NP-completă dacă face parte atât din problema NP, cât și din problema NP-Hard. O mașină Turing nedeterministă poate rezolva problema NP-completă în timp polinomial.

diferența dintre NP-Hard și NP-Complete:

NP-hard NP-Complete
problemele NP-hard(să zicem X) pot fi rezolvate dacă și numai dacă există o problemă NP-complete(să zicem y) care poate fi reductibilă în X în timp polinomial. problemele NP-Complete pot fi rezolvate printr-un algoritm annon-determinist / mașină Turing în timp polinomial.
pentru a rezolva această problemă, nu trebuie să fie în NP . pentru a rezolva această problemă, trebuie să fie atât probleme NP, cât și NP-hard.
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.