第679章 回到研究状态(第3/6页)
看了一眼摊开在书桌上的研究资料，陈舟动手整理了起来。
晚上的这点时间，他并不打算再耗在规范场理论上面了。
他准备正式开始np完全问题的研究。
拿出一沓新的草稿纸后，陈舟顺手打开了电脑。
将草稿纸放在一边，陈舟登陆了各大检索网站，开始搜索np完全问题相关的文献资料。
通过大量文献资料的溯源与灵感寻找，是陈舟长久以来习惯使用的研究方法。
也是在一个新的研究课题开始时，陈舟必定会经历的一个过程。
随着第一篇文献资料的下载完成，陈舟移动鼠标，点开了这篇文献资料。
然后再次拿来草稿纸，拧开笔盖，准备刷文献。
np完全问题，也叫np-c问题。
是多项式复杂程度的非确定性问题。
简单的写法就是“np=p？”。
问题也就在这个问号上面。
到底是np等于p，还是np不等于p。
当然，几乎绝大多数的人，都希望np等于p。
因为这背后的实际意义，太过重大。
只可惜，就算再多人的希望，也不能将这道千禧年大奖难题，给变成事实。
它仍旧在等待着，能够解决它的人出现。
“p类问题和np类问题的关系……”
第一篇文献结束，陈舟看了看草稿纸上，自己所写的内容，小声的呢喃了一句。
事实上，要知道“np=p”是个什么问题，先要知道什么是p类问题，什么是np类问题。
p类问题和np类问题这两个概念，是和计算理论中的时间复杂度有关的。
至于计算理论中的时间复杂度，简单来说，就是解决一个问题的某种算法，所需要的计算量，随着这个问题的规模增长而增长的速度。
这个概念，更多的被应用在信息学的计算机算法上。
在算法中，时间复杂度本质上，是指计算量增长的速度，而不是这个算法运行的时间。
自然的，对于同样的一个问题。
如果采用不同的算法，其时间复杂度也是不一定相同的。
而如果某个问题，能够找到的最优算法的时间复杂度，是n的多项式函数。
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