机器学习P问题NP问题NP-hardNP-C问题解析与举例理解

Posted 2021-09-24 Better Bench

目录

• 1 基本概念
• • 1.1 多项式和时间复杂度
  • 1.2 P和NP
  • 1.3 NP-hard和NP-C
  • 1.4 总结
• 2 举例理解NP问题
• 3 其他NP问题

1 基本概念

1.1 多项式和时间复杂度

（1）多项式
$a{x}^n+b{x}^{n-1}+c$，形如这种形式的就被称为x的最高位为n的多项式。
（1）时间复杂度
定义为随着问题规模的增大，算法执行时间增长的快慢。它可以用来表示一个算法运行的时间效率。举个例子，冒泡排序的时间复杂度为$O(n^2)$ ,取其最高次，可以看出，这是一个时间复杂度为多项式的表示方式

1.2 P和NP

（1）P(deterministic polynomial time question)：
多项式时间问题，简称P问题，意思是能在多项式时间内解决的问题。简单理解是算起来很快的问题
（2）NP(No-deterministic polynomial time question)
非确定多项式时间问题，简称NP问题，就是能在多项式时间验证答案正确与否的问题。简单的理解是NP问题算起来不一定快，但对于任何答案我们都可以快速的验证这个答案对不对。

1.3 NP-hard和NP-C

NP-hardness问题：任意NP问题都可以在多项式时间内归约为一类问题，这类问题就称为NP-hard问题，这是比所有的NP问题都难的问题。归约的意思是为了解决问题A，先将问题A归约为另一个问题B，解决问题B同时也间接解决了问题A。
NP-Complete问题：但若所有的NP问题都能多项式归约到一类问题X，则称X为NP-hard问题，进一步如果X是NP的，称X是NP complete的。换句话说，只要解决了这个问题，那么所有的NP问题都解决了。其定义要满足2个条件：一是NP-hard的问题，二是NP问题。

1.4 总结

（1）理想：NP问题 = P问题
NP=P意思是，如果对于一个问题能在多项式时间内验证其答案的正确性，那么是否能在多项式时间内解决它。
因为如果将所有的NP问题都多项式规约到某一个NP Complete问题，且只要一个NP Complete问题能在多项式时间内得到解决的话，那么所有的NP问题都可以在多项式时间内得到解决了。这个问题的解决将会带来世界性的进步。
（2）现实：我们仍然相信P问题！=NP问题
至今并没有人能证明某个NP Complete问题是P的。而且目前主流的观点是P不等于NP，当然这也没有确切的证明。如左图所示。

2 举例理解NP问题

最著名的NP问题是TSP旅行商推销问题。题目是在以下条件下，求出访问所有城市的最短路径

• 推销商有N个目的地城市
• 他需要访问所有城市一次，即不能重复
• 任意两座城市都是连接的，距离已知，即对应有权完全图

分析：
解决这个问题如果单纯的用枚举法来列举的话会有(n-1)! 种，已经不是多项式时间的算法了。将会是N的阶乘的复杂度O(n!)。

但是有快捷的方法，可以用猜的，假设人品爆炸猜几次就猜中了一条小于长度a的路径，TSP问题解决了，皆大欢喜。可是，我不可能每次都猜的那么准，也许我要猜完所有种方案呢？所以我们说，这是一个NP类问题。也就是这个问题能在多项式的时间内验证并得出问题的正确解，可是我们却不知道该问题是否存在一个多项式时间的算法，每次都能解决他(注意，这里是不知道，不是不存在，即能解决，但是无法找到一个多项式时间的算法的通解）

3 其他NP问题

• Edge Cover 边覆盖
• Set Cover 集合覆盖
• Steiner Tree(Forest) 斯坦纳树
• Max cut 最大割
• SAT 可满足性