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P问题、NP问题、NPC问题
P问题属于NP问题，NPC问题属于NP问题。 2. NPC问题同时属于NP hard问题，是NP与NPhard的交集。 也就是说，问题A不比问题B难。 约化具有一项重要的性质：约化具有传递性。如果问题A可约化为问题B，问题B可约化为问题C，则问题A一定可约化为问题C。 》P问题 P是指在多项式时间能由确定型图灵机解决的问题 如果一个问题可以找到一个能在多项式的时间里解决它的算法，那么这个问题就属于P问题。 》NP问题 NP问题是指在多项式时间内能由非确定型图灵机解决的问题 NP问题不是非P类问题。NP问题是指可以在多项式的时间里验证一个解的问题。 》NP-hard问题 NP-Hard问题是这样一种问题，它满足NPC问题定义的第二条但不一定要满足第一条（就是说，NP-Hard问题要比 NPC问题的范围广）。
2.4K60发布于 2018-01-08 - 来自专栏Duncan's Blog
P问题NP问题NP-Hard问题NP-Complete问题
近日,论文中涉及到NP-Hard问题,写下笔记对以上问题进行区分. P问题:在多项式时间内可以求解的问题. NP问题:在多项时间内不能求解,在多项式时间内可以验证的问题. NP-Hard问题:所有的NP问题在多项式时间内可以归约到该问题,该问题为NP-Hard问题. NP-Complete问题:一个问题即是NP-Hard问题,同时又是NP问题.
1.6K20发布于 2020-01-21 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
什么是P问题、NP问题和NPC问题
他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题，NPC问题才是。好，行了，基本上这个误解已经被澄清了。 下面的内容都是在讲什么是P问题，什么是NP问题，什么是NPC问题，你如果不是很感兴趣就可以不看了。接下来你可以看到，把NP问题当成是 NPC问题是一个多大的错误。 简单地说，一个问题A可以约化为问题B的含义即是，可以用问题B的解法解决问题A，或者说，问题A可以“变成”问题B。《算法导论》上举了这么一个例子。 如果问题A可约化为问题B，问题B可约化为问题C，则问题A一定可约化为问题C。这个道理非常简单，就不必阐述了。 同时满足下面两个条件的问题就是NPC问题。首先，它得是一个NP问题；然后，所有的NP问题都可以约化到它。证明一个问题是 NPC问题也很简单。
2.1K31发布于 2018-07-24 - 来自专栏AI悦创·一对一编程教学
问题定义和拆解：如何去定义问题、拆解问题？
今天想和你聊聊一个职场里绕不开的技能——问题定义与拆解。很多分析师在工作中，经常会被业务方各种需求轰炸。如果你不懂得识别问题的本质，很容易被表象困住，忙了一圈却没解决关键矛盾。那我们该怎么做呢？ 本节结构一个案例：如何识别真正的问题 问题识别的方法论 再看一个完整的拆解案例 1. 听上去问题一大堆，但真正的“根”是什么？ 问题识别的方法论很多书里都有介绍，但我想结合自己的理解，聊几个关键点： 找到破局点用 二八定律：众多问题里，必然有一个核心点，解决它，其他自然迎刃而解。 案例二：问题拆解背景：某 APP 转型后用户量骤降。
33510编辑于 2025-09-19 - 来自专栏算法工程师之路
动态规划问题-LeetCode 5 (经典DP问题、LCS问题)
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 DP基础问题：LeetCode #5 1 编程题 【LeetCode #5】最长回文子串 给定一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。 解题思路： 最长公共子串的问题不同于最长公共子序列，由于子串的连续的，而子序列不一定连续。在上一个子序列中dp[i][j]是非减的，因此最后返回最大公共子序列时，返回的是dp[n][m]。 而在最大子串问题中，dp[i][j]可能小于dp[i-1][j-1]，因此需要一个res来保存更新最大值。
2.5K10发布于 2019-09-17 - 来自专栏技术分享1
问题
问题 日志的级别 在Log4j中java的日志级别具有5种正常级别，优先级从低到高主要为：DEBUG、INFO、WARN、ERROR、FATAL。
76830编辑于 2022-12-02 - 来自专栏Linux驱动
问题
如果在ucos中使用浮点数,尽量使用__align(8) 对齐,否则串口打印浮点数会乱码,比如:
77950发布于 2018-07-31 - 来自专栏hank
问题
问题 有客户使用Linux中的USB Gadget功能，把MPSoC器件做USB从设备。在执行“mkdir functions/.”时，得到错误“Device or resource busy”。
1.5K20编辑于 2023-03-01 - 来自专栏C/C++基础
P问题、NP问题、NPC问题（NP完全问题）、NPH问题和多项式时间复杂度
2.P问题 《算法导论》给出的定义：在多项式时间内可解的问题为P问题（Polynomial Problem，多项式问题）。 简单的说，存在多项式时间的算法的一类问题，称之为P类问题；而像梵塔问题，推销员旅行问题等问题，至今没有找到多项式时间算法解的一类问题，称之为NP问题。同时，P类问题是NP问题的一个子集。 如果问题A可约化为问题B，问题B可约化为问题C，则问题A一定可约化为问题C。 约化的意义： 问题A可约化为问题B”有一个重要的直观意义：B的时间复杂度高于或者等于A的时间复杂度。 后来，Hamilton回路成了NPC问题，TSP问题（旅行商问题）也成了NPC问题。现在被证明是NPC问题的还有很多，任何一个NPC问题找到了多项式算法的话所有的NP问题都可以完美解决了。 5.NPH问题 NPH问题（NP难问题，英文NP-hard问题），其满足NPC问题定义的第二条但不一定要满足第一条（就是说，NP-Hard问题要比 NPC问题的范围广，但不一定是NP问题）。
8.8K11发布于 2018-08-03 - 来自专栏枕边书
解决问题，别扩展问题
循环慢 另外一个问题是，最终解决问题的脚本和全量加载法的脚本在主要步骤上并没有太大差异，但效率为什么会差这么多呢？ 然后是解决问题有些一根筋了，看似找到了一个又一个方案，其实这些方案都是旧方案的补丁，而没有真正地解决问题。从A问题引入了B问题，然后为了解决B问题又引入了C问题，直到撞到南墙。 针对 X 问题提出了一个方案，在方案实施过程中，遇到了问题 Y，于是不停地查找 Y 问题的解决办法，而忽略了原来的问题 X。 有时候，方案可能是完全错误的，解决 Y 问题可能完全没有意义，换一种方案，原来的问题就全解决了。 在跟别人交流问题时，我一直把初始需求说清楚，避免此类问题，没想到这次不知不觉就沉入其中了，下次一定注意。 关于本文有什么问题可以在下面留言交流
1.2K10发布于 2018-11-07 - 来自专栏破晓
动态规划问题之打家劫舍问题
hi，everybody，my friend,今天，我们继续来学习动态规划相关问题，今天，我们要学习的是打家劫舍问题，我们接着往下看 一.题目描述 我们来仔细分析一下这个题目，如题目所描述的那样。 在第一个选择中，得到的金额是3，第二个选择中，得到的金额是4，所以选择1,3家 二.讲解算法原理 本题的思想是通过分类讨论，将环形的问题，转化成打家劫舍1类型的问题 1.状态表示 根据到达第i家时，对第
36510编辑于 2024-06-24 - 来自专栏学习
DP：背包问题----01背包问题
背包问题 背包问题（Knapsack Problem）是一类经典的组合优化问题，在计算机科学和数学中有广泛应用。 背包问题的变体 0/1 背包问题：每个物品只能选择一次，即要么选中（1）要么不选（0）。 分数背包问题：每个物品可以分割，即可以选择物品的一部分。 解决背包问题的方法 解决背包问题的方法有很多，包括动态规划、分支定界法、贪心算法（适用于分数背包问题）以及各种近似算法和启发式算法等。 解决背包问题的一般步骤？ 背包问题是一个经典的优化问题，可以通过动态规划算法来解决。下面是解决背包问题的一般步骤： 确定问题的约束条件：背包的容量限制和物品的重量和价值。 定义状态：将问题拆解为多个子问题，定义状态为背包的容量和可选择的物品。 定义状态转移方程：根据子问题的定义，确定状态之间的关系。
65910编辑于 2024-10-09 - 来自专栏分布式存储
【问题修复】osd自杀问题跟踪
RGW的index数据以omap形式存储在OSD所在节点的leveldb中，当单个bucket存储的Object数量高达百万数量级的时候，deep-scrub和bucket list一类的操作将极大的消耗磁盘资源，导致对应OSD出现异常，如果不对bucket的index进行shard切片操作(shard切片实现了将单个bucket index的LevelDB实例水平切分到多个OSD上)，数据量大了以后很容易出事。
2.2K20发布于 2020-07-20 - 来自专栏Openwrt知识
【openwrt】【编译问题】openwrt编译问题
但是我遇到的并非上述两种情况，因为我发现——根据我当前的配置文件，我就不应该编译kernel/scripts/extract-cert.c这个文件，也就是我当前kernel/.config并不是我预期的,所以这个问题的原因就是
84100编辑于 2025-02-19 - 来自专栏JAVA乐园
GC问题和OOM问题分析
小编最近遇到GC不断增长的问题。 推荐一款分析GC日志的工具 0x01：GC问题 GCViewer是一款分析GC日志的开源工具，非常容易使用，官网如下： https://github.com/chewiebug/GCViewer 下图列出了支持的 具体一些图标上的线条，及说明也非常简单；如果熟悉JVM的GC原理就非常容易看出这些线条到底有没有问题。最简单的一条，只要看到堆的占比只增不减，大概率是有内存泄露问题。 0x02：OOM问题 JVM故障分析及性能优化系列之一：使用jstack定位线程堆栈信息 JVM故障分析及性能优化系列之二：jstack生成的Thread Dump日志结构解析 JVM故障分析及性能优化系列之三 故障分析及性能优化系列之六：JVM Heap Dump（堆转储文件）的生成和MAT的使用 JVM故障分析及性能优化系列之七：使用MAT的Histogram和Dominator Tree定位溢出源 对应OOM问题以上这个网友写的这几篇文章非常不错
1.6K10发布于 2020-06-15 - 来自专栏ACM算法日常
迷宫问题(BFS问题) - POJ 3984
解题思路： 该题目是找寻最短路径，要想做出这道题，只需要解决2个问题： 1）找到一条最短路； 2）打印出来。 当然从起点到终点有不止一条路，找到一条最短路就是我们主要需要解决的问题 怎样才算最短的呢？也就是步数最少的，那么我们就可以用BFS搜索解决。 然后再把所有的走一步能走到的点，再寻找它下一步能走到的点，一直循环重复直到找到终点，那就是从起点能到终点的最短路径了，然后再把每一步的路径存储，搜索完过后打印出来，就能解决问题了。
3.3K20发布于 2018-08-07 - 来自专栏EAWorld
数据质量问题是“技术”问题还是“业务”问题？
三、数据质量问题责任主体 人们在解决问题之前，往往会先分析出问题的责任主体，很多人可能在纠结，数据质量问题究竟“业务”的问题还是“技术”的问题？ 我们发现1和2都是业务的问题，3虽然表面看是技术的问题，但本质上还是业务的问题。因此大部分数据质量问题主要还是来自于业务。 2、建立数据质量闭环管理机制 从问题定义、问题发现、问题整改、问题跟踪、效果评估5个方面建立相应的管理及认责机制。 从业务出发做问题定义，由工具自动、及时发现问题，明确问题责任人，通过邮件、短信等方式进行通知，保证问题及时通知到责任人。跟踪问题整改进度，建立相应的质量问题评估KPI。保证数据质量问题全过程的管理。 当前数据 当前数据的问题，需要通过从问题定义、问题发现、问题整改、问题跟踪、效果评估5个方面来解决。具体可以参考我之前在普元微信公众号的文章《大数据是否值得信赖——浅谈商业银行数据质量管理》。
2.5K90发布于 2018-03-30 - 来自专栏闪电gogogo的专栏
非凸问题与凸问题求解
》凸优化的好处 1）如果一个实际的问题可以被表示成凸优化问题，那么我们就可以认为其能够得到很好的解决。 2）还有的问题不是凸优化问题，但是凸优化问题同样可以在求解该问题中发挥重要的左右。 3）对于凸优化问题来说，局部最优解就是全局最优解。 4）若f(x)在非空可行集R上是严格凸函数，则问题的全局极小点是唯一的。
2.4K100发布于 2018-01-08 - 来自专栏搜狗测试
【问题意识】问题从哪里来？
前言 问题意识的高低对个人未来发展具有深远影响。问题意识高的人，由于其拥有比现在状态更高的目标，所以会感觉到现状存在问题。 问题意识低的人，其自身目标与现状水平处于一致的状态，认为现状与目标相一致，所以保持现状就可以了。所谓“问题”，就是目标标准值和现状之间的差距。认识到这种差距就能意识到问题的存在。 原因分析 针对上文提到的问题进行了详细分析，总结出发生该问题三种原因： 未按既定的流程规范做事。 每一种解决问题的方法都很重要，但是为了持续的成长，改革和改善不可或缺，即针对原因2、原因3的解决方法。 综上所述，问题从哪里来呢？ 01 寻找问题 寻找那些与标准值不符的行为，这些问题的发现和解决相对容易，将这些行为恢复到标准状态即可，挑战性不大。 02 制造问题 不满足现状，对现有行为设定高标准。
1.5K10发布于 2020-05-08 - 来自专栏猫头虎博客专区
哪些问题会引起接口性能问题
哪些问题会引起接口性能问题 这个问题的答案非常多，需要根据自己的业务场景具体分析。 这里做一个不完全的总结： 数据库慢查询 业务逻辑复杂 线程池设计不合理 锁设计不合理 机器问题（fullGC，机器重启，线程打满） 万金油解决方式 问题解决 | 慢查询（基于 mysql） ①深度分页 所谓的深度分页问题，涉及到 mysql 分页的原理。 ⑤in 的元素过多 这种问题，如果只看代码的话不太容易排查，最好结合监控和数据库日志一起分析。 这些万金油解决方式往往能解决大部分的接口缓慢的问题，而且也往往是我们解决接口效率问题的最终解决方案。 当我们实在是没有办法排查出问题，或者实在是没有优化空间的时候，可以尝试这种万金油的方式。
48910编辑于 2024-04-08
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