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第679章 回到研究状态（第3页）

是多项式复杂程度的非确定性问题。

简单的写法就是“np=p？”。

问题也就在这个问号上面。

到底是np等于p，还是np不等于p。

当然，几乎绝大多数的人，都希望np等于p。

因为这背后的实际意义，太过重大。

只可惜，就算再多人的希望，也不能将这道千禧年大奖难题，给变成事实。

它仍旧在等待着，能够解决它的人出现。

“p类问题和np类问题的关系……”

第一篇文献结束，陈舟看了看草稿纸上，自己所写的内容，小声的呢喃了一句。

事实上，要知道“np=p”是个什么问题，先要知道什么是p类问题，什么是np类问题。

p类问题和np类问题这两个概念，是和计算理论中的时间复杂度有关的。

至于计算理论中的时间复杂度，简单来说，就是解决一个问题的某种算法，所需要的计算量，随着这个问题的规模增长而增长的速度。

这个概念，更多的被应用在信息学的计算机算法上。

在算法中，时间复杂度本质上，是指计算量增长的速度，而不是这个算法运行的时间。

自然的，对于同样的一个问题。

如果采用不同的算法，其时间复杂度也是不一定相同的。

而如果某个问题，能够找到的最优算法的时间复杂度，是n的多项式函数。

那么，这个问题就被称之为p类问题。

p也就是多项式的英文首字母。

此外，还有一些问题，无论其是否能够在多项式时间复杂度内求解，如果知道一个随便给出的可能解，能够在多项式时间复杂度内验证其是否为所求的解。

那么，这类问题就被称之为np类问题。

至于为什么要研究一个问题，是否有多项式时间复杂度的算法。

则是因为，多项式时间复杂度的计算量增长速度，有些过于“快”了。

随着n的增大，其计算量远远小于o（2^n）、o（n！）、o（n^n）这些时间复杂度问题。

就好比那个很有名的大整数质因数分解问题。

给出一个2048位的二进制整数，要找出它的某个质因数。

一般来说，可能举全世界的计算能力，也需要上百年的时间，才能完成这个求解计算过程。

但是，如果知道某一个质数的话。

却可以用最普通的计算机，在几秒钟时间内，确定这个质数，是不是这个2048位二进制整数的一个因数。

而这，便是不同时间复杂度，在实际计算过程中的差别！

虽说有时候快了不好，可是在时间复杂度上，还是快一点比较有应用价值。

自然的，全部的p类问题，都属于np类问题。

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