数学中的最著名的难题P=NP np是什么意思呢( 二 ) _知识经验

一个算法的时间复杂度被描述为一个渐近函数，它依赖于算法的输入大小。一个主要的区别是阶乘，指数和多项式复杂度函数。

对于具有多项式复杂度的算法和具有更基本复杂度函数的算法，有一个基本的区别。这种区别主要是由于多项式增长被认为比其他增长更为缓慢，因为增大输入不会导致所需步骤急剧增加。
多项式（Polynom）是一种只涉及加、减、乘和非负整数指数运算的构造，因此不是指数或阶乘增长。选择多项式来表示有效的计算似乎是任意的，然而，随着时间的推移，它从许多角度证明了自己的合理性。
例如，多项式在加法、乘法和组合下的闭包保留了自然编程实践中的效率概念，比如将程序链接到一个序列中，或者将一个程序嵌套到另一个程序中
具有多项式时间复杂度的算法被称为“高效” 。
多年来，为了有效地解决哈密顿循环决策问题，科学家们进行了许多尝试。其中一种是Held-Karp算法，它能在指数时间内解决这个问题。然而，没有已知的算法可以在多项式时间内解决这个问题，因此，它仍然被认为是一个难题。

迈克尔·赫尔德，理查德·史克和理查德·卡普。

然而，一个有趣的现象发生了，尽管我们不能有效地解决这个问题，给定一个路径图中，我们至少可以有效地检查是否是哈密顿循环，因为简单循环中的最大顶点数为n，则遍历路径所需的时间被多项式限定为n 。。
这种现象也出现在其他难题中，例如数独决策问题——给定一个不完整的数独网格，我们希望知道它是否至少有一个有效的解决方案。
任何提出的数独解决方案都可以很容易地验证，并且随着网格的增大，检查一个解决方案的时间会多项式的增长。然而，所有已知的寻找解决方案的算法，对于困难的例子，时间会随着网格的增大呈指数增长。
与哈密顿路径决策问题相似，目前还没有任何已知的算法可以有效地解决数独问题，但是，只要给出一个解，就可以有效地验证该解。
似乎许多其他决策问题都具有这一特性——不管它们是否能被有效地解决，它们所提出的解决方案都能被有效地验证。这类问题被定义为NP 。
如果一个决策问题的解能被有效地验证，那么这个决策问题就是NP问题。
首字母缩写NP代表不确定性多项式时间（尽管人们普遍认为NP的意思是“非P”）。
进一步思考问题的可解性与其解的可验证性之间的关系，我们可以得出下一个结论：如果一个决策问题是有效可解得，那么它的解必须是有效可验证的。

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