第165章 NPC，真不是很难！第(1/2)页
所谓“pnp”问题，“”才是关键。

    因为不知道等不等于，需要证明的就是等不等于。

    简单点的说，计算机解不同的题目，就是将之拆分成加加减减这样最基础的运算。

    所以一道题究竟有多难嗯，主要是对计算机多难，就取决于可以拆分成多少步，或者说花多少时间计算机基础运算的时间基本一样，所以忽略空间方面的因素，二者大致等价。

    这叫时间复杂度，用大o也叫渐进符号表示。

    o1就是常数级复杂度最常规的计算，数据规模增加多少，运算花费时间也随之增加多少。

    oogn就要复杂一点了。

    然后还有on，onogn，on，on，onn

    一级一级，难度逐层上升，解题所用时间花式暴涨。

    其中onc之下，是多项式时间内能解决的，就叫做p类问题。

    在此之上的，虽然会随着n的增长，出现指数级甚至更过分的暴涨，却有一个共同点，就是正向解很难，给你一个答案去验证，一般就不难了。

    比如大数的质因数分解。

    想知道一个大数是不是素数很难，需要从2开始，一直除到根下n。

    但告诉你它能被某个数整除，你去验证，则就几步的事。

    这类可以在多项式时间里验证的问题，就叫做np问题。

    显然所有p类问题，都是np问题，因为是简单可验证的。

    但np类问题，是否都是p类问题是否存在某些特殊的算法，能将这些问题的难度降低到多项式时间可以解决，就仿佛给答案去验证的程度上去呢

    这就是“pnp”了。

    在研究的过程中，又诞生出了npphard问题。

    所谓npp问题可以约化成为的一类问题。

    只要解决这样一个问题，就可以附带的解决一大票问题。只要证明了npc问题有快速算法，就基本证明了pnp。

    nphard就不说了，这是一类包括nppc的问题，定义是超出np的，所以和这道题没什么关系。

    最初所有人都以为npc只是空想，直到真的出现了这样一个问题

    也就是npc的鼻祖逻辑电路问题。

    此后一大堆npc冒出来，因为要证明新的npc，只要将之归约为已知的npc就行了，于是哈密顿回路、tsp问题、sat问题、背包问题、旅行商问题，都变成了npc。

    不过出这道题的人一定没看到叶寒那篇关于蛋白质折叠的论文

    或者看到了还没来得及改；

    也可能想改但是落子无悔，改不了了

    如果pnp被证明，那整个世界，都会变得与我们认为的完全不同。

    灵感与创造将没有任何价值，因为所有问题的解，都可以用努力的算法解决，而且在多项式时间内。

    就仿佛是，任何能够欣赏交响乐的人，都能成为莫扎特；每个懂得数学论证的人，都是高斯；每个研究投资策略的人，都可以是巴菲特

    同样道理，预测蛋白质折叠再不需穷举，多项式时间就可以得到确定答案。

    怎么可能

    所以对于pnp问题，叶寒是倾向于业界多数意见的不成立。

    不过他也没有能够成功证明或证伪，只是提出了某一类nppc问题并不等价这已经很强大了。

    更强大的是，他搞出了这类问题的混沌模型，并给出了对应的三维流形吸引子，简称叶氏吸引子，然后结合某种空间密铺算


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