【机器学习】P问题、NP问题、NP-hard、NP-C问题解析与举例理解

不念不忘少年蓝@ 2022-10-07 00:47 11阅读 0赞

### 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 ax^n+bx^\{n-1\}+c axn\+bxn−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 ) O(n^2) O(n2) ,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。  
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# 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

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