What are the differences between NP, NP-Complete and NP-Hard? 0. 基本定义 判定问题(decision problem):一个答案是是或否的问题‘ 无论是 P 问题,还是 NP 问题,NP-完全问题,NP-难问题,都是某类问题的总称(集合),都是一种特定的 complexity classes; 1. 一张图示 如图示:
转载 2017-01-18 17:57:00
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What are the differences between NP, NP-Complete and NP-Hard? 0. 基本定义 判定问题(decision problem):一个答案是是或否的问题‘ 无论是 P 问题,还是 NP 问题,NP-完全问题,NP-难问题,都是某类问题的总称(集合),都是一种特定的 complexity classes; 1. 一张图示 如图示:
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P问题:可以在以多项式表达的时间内求出确切解的问题,也就是说它的计算复杂度是一个多项式。我们通常用的O(n),O(logn),O(n^2)
转载 2022-09-11 23:59:07
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Table of Contents 1 遇到难题怎么办? 2 什么是P、NPNP-Complete和NP-hard 3 P = NP ???? 4 参考 1 遇到难题怎么办? 遇到一个问题,通常我们思考的是如何解它。于是就有了贪心、分治、动态规划等等算法;但也有一些问题,挠破了头也想不到高效的算法。怎么办? 假如我们已经知道有那么几个问题,这个世界上所有的聪明人都没能找到高效的算法
转载 2014-07-12 10:39:00
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1、 FP2网络处理器的背景知识 在http://www.newelectronics.co.uk/article/22079/Pushing-packet-performance.aspx 公布了下述关系P2的技术细节: The p-chip’s role is to inspect packets and perform the look ups that determin
转载 精选 2011-03-14 23:01:23
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P 问题P(polynomial)问题就是能在多项式时间内解决的问题,像O(1),O(log(n)),O(n^a)等,我们把它叫做多项式级复杂度, 出现在底数的位置;另一种是O(a^n)和O(n!),它是非多项式级的复杂度,非多项式级的复杂
原创 2023-02-27 17:21:07
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 ​​NP问题​​就是指其解的正确性可以在多项式时间内被检查的一类问题。比如说数组求和,得到一个解,这个解对不对呢,显然是可以在多项式时间内验证的。再比如说SAT,如果得到一个解,也是能在多项式时间内验证正确性的。所以SAT和求和等等都是NP问题。然后呢,有一部分NP问题的解已经可以在多项式时间内找到,比如数组求和,这部分问题就是NP中比较简单的一部分,被命名为P类问题。那么P以外的NP问题,就是
转载 2013-01-10 19:37:00
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我们知道在numpy数组模块中,常用的数组生成方法有np.zeros()用来生成一个自定义大小的全零数组,np.ones()用来生成一个自
原创 2022-07-13 18:21:26
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多项式时间算法;P问题;NP问题,NP完全问题,NP-hard问题
原创 2013-03-22 21:54:30
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提到numpy数组就不得不说到np.hstack()与np.dstack()的问题。这里我们研究一下它们的使用方法。
原创 2022-07-13 18:18:14
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np.nanmean, np.nanmax, np.nanmin 的应用我们在对一个python numpy数组求均值或最大值的时候,如果这个数组里包含nan,那么程序就会报错或者求出来的值是nan,如下所示import numpy as npIn [1]: import numpy as npIn [2]: test = np.array([3,5,4,7,np.nan])In [3]: m = test.mean()In [4]: mOut[4]: nanIn [5]:
原创 2021-08-12 22:38:02
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     1、数组的拼接和裁剪t.clip(10,20)把小于10的替换成10,大于20的替换成20竖直拼接,通俗讲就是一个数组在上面,另一个数组在其下面水平拼接,通俗讲就是一个数组在左边,另一个数组在其右边np.vbstack(竖直拼接),np.hstack(水平拼接)###数组的拼接 import numpy as np t1=np.arange(12).resh
Numpy模块导入import numpy as np创建通过Python列表直接传入1层,2层嵌套列表,变为1维,2维数组a = np.array([1,2,3,4])b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])通常,我们无法事先知道数组元素的具体值,但是数组大小是已知的。 这时可以用下面几种方法生成数组。zeros 函数生成元素全部为0的数组
1.Numpy的 tile() 函数,就是将原矩阵横向、纵向地复制。tile 是瓷砖的意思,顾名思义,这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来。 举个例子,原矩阵: 横向: 纵向: 横向 + 纵向 2. repeat函数功能:对数组中的元素进行连续重复复制 用法有两种: 1) numpy.repeat(
转载 2018-12-02 22:39:00
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1. 参数 首先比较二者的参数部分: np.max:(a, axis=None, out=None, keepdims=False) 求序列的最值 最少接收一个参数 axis:默认为列向(也即 axis=0),axis = 1 时为行方向的最值; np.maximum:(X, Y, out=None) X 与 Y 逐位比较取其大者; 最少接收两个参数 2. 使用上 >>
转载 2016-09-29 12:25:00
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np.vstack()和np.hstack() 一、总结 一句话总结: np.vstack():在竖直方向上堆叠 np.hstack():在水平方向上平铺 二、np.vstack()和np.hstack() 转自或参考:np.vstack()和np.hstack()https://blog.csdn
转载 2020-07-23 20:33:00
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数学上著名的NP问题,完整的叫法是NP完全问题,也即“NP COMPLETE”问题,简单的写法,是 NP=P?的问题。问题就在这个问号上,到底是NP等于P,还是NP不等於P。证明其中之一,便可以拿百万美元大奖。     这个奖还没有人拿到,也就是说,NP问题到底是Polynomial,还是Non-Polynomial,尚无定论。   NP
转载 精选 2011-12-08 11:52:41
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stp中cost的流程计算
原创 2012-05-13 18:39:02
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问题描述: p6pou在平面上画了n个点,并提出了一个问题,称为N-Points问题,简称NP问题。 p6pou首先在建立的平面直角坐标系,并标出了这n个点的坐标。 这n个点的坐标都是正整数,任意三个点都不共线。 然后,p6pou选择其中一个点A,画一条y轴的平行线,这条直线称为l。 直线l以A点为 ...
转载 2021-08-21 16:33:00
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import numpy as np# stack()是按照不同轴的堆叠方式重新堆叠数组a=[[1,2,3],[4,5,6]]np.stack(a,axis=0)# array([[1, 2, 3],# [4, 5, 6]])np.stack(a,axis=1)# array([[1, 4],# [2, 5],# [3, 6]])...
原创 2022-09-19 10:08:09
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