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맥스 나는 그래프 <code>G = (V,E)</code>을 제공하고있어이 문제에 알고리즘

3 색, 목표는 Q (C) 품질 기능을 극대화 할 수 3 색으로 그래프의 정점의 색을 찾을 수 있습니다의 수를 = 끝점의 색상이 다르게 표시되는 가장자리. 는 probalistic 3/2 근사치를주고, 알고리즘 수익률은 각각 자연수 k과 고정 d>= 1 대부분의 d^-k에서 확률 (더 근사치를 의미) 실패 것으로 나타났다. 이제 다음과 같은 알고리즘을 제공

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NP와 Decision Pro 간의 연결

상태 T/F. 누군가가 P = NP를 증명하면 모든 결정 문제가 다항식 시간으로 풀릴 수 있음을 암시합니다. 거짓이라고 생각합니다. 내가 맞습니까?

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왜 여러 문자열에 대해 가장 긴 공통 하위 시퀀스가 NP-Hard입니까?

여러 문자열 (k> 2)에 대해 가장 긴 공통 부분 시퀀스 문제가 NP-Hard 인 이유를 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 길이 l1, l2의 두 문자열에 대한 LCS 문제는 O (l1 * l2) 시간으로 풀 수 있다는 것을 알고 있습니다. 제 질문은 한 번에 두 문자열의 LCS를 찾을 수없는 이유입니다. 예를 들어 LCS (abcd, ad, abc)

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NP- 중급 문제 란 무엇입니까?

가정 P! = NP 오일러 다이어그램은 P 및 NP 완성의 일부가 아닌 부분을 보여줍니다. 나는이 세트가 NP- 중급이라고 불리는 위키 피 디아 (위키피디아)를 읽었다. Euler Diagram 는 I에 관한 몇 가지 의문은 어떻게 NPI 문제가 정의되어 있나요?

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Np.concatenate ValueError : 모든 입력 배열의 치수가 같아야합니다.

연결하려고했지만 연결 오류가 발생했습니다. 또한 Python에 익숙하지 않습니다. 여기 def cving(x1, x2, x3, x4, x5, y1, y2, y3, y4, y5, ind1, ind2, ind3, ind4, ind5, num): if num == 0: xwhole = np.concatenate((x2, x3, x4, x5), axi

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최적 경로 커버의 NP 완전성 증명.

이 paper은 블록 그래프 또는 2 부분 순열 그래프의 최적 경로 커버 문제를 해결합니다. 소개의 세 번째 줄에서는 최적의 경로 커버 문제는 NP-Complete이며 "컴퓨터 및 다루기 힘든 부분 : David S. Johnson, Michael R. Garey의 NP 완전성 이론 안내서"를 참조했습니다. 그러나 나는 그 책에서 그 증거를 찾을 수 없었다

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P에서 NP로 축소가 가능합니까?

X가 Y에 폴리 시간 감수성이면 Y가 NP 하드 일지라도 X에 대해 아무 것도 말할 수 없으므로 일부 NP 시간 문제를 해결할 수있는 몇 가지 폴리 시간 문제가 존재해야합니다. 누군가 예제를 제공 할 수 있습니까?

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NP로 최적으로 분류 된 3x3x3 rubiks 큐브를 푸는 중입니까?

Rubiks 큐브와 계산 이론의 관계에 대해 뭔가 쓰고 있습니다. 나는 신의 수와 최적의 해에 관해 이야기하는 일부 텍스트를 읽었지만, rub37 큐브를 최적으로 풀면 P 또는 NP인지 알 수 없다. 만약 그것이 P이라면 다항식 시간에 그것을 풀 수있는 알고리즘이 있는가?

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NP-Complete는 NP-Hard와 어떻게 비교됩니까?

그래서에서 이해가 무엇 : (: 곱셈 예) NP-하드 (인수를) 확인할 해결하기 위해 강하고 쉬운 문제가 순이익은 해결하고 확인하기 쉬운 수있는 문제입니다 NP-Complete 란 무엇입니까? 온라인에서 찾은 대답은 NP 하드와 비슷하지만 둘을 구별하는 데 어려움이 있습니다. 1 B가에 있습니다 관련 : 그것은 NP와 NP-하드 의사 결정 문제 B는 경우

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두 목록에있는 요소들 사이의 가장 작은 차이 합

동일한 길이의 두 목록, ls1 및 ls2이 있다고 가정 해보십시오. 예를 들어, 우리는 ls1 = [4, 6] ls2 = [3, 5] 있고 ls1의 각 요소에 대해, 우리는 방식으로, ls2 한 요소와 하나 개의 원소와 페어링 갖도록 전체 요소 사이에서 (절대) 차이 ls1에 있고 요소는 ls2입니다. 한 요소는 한 번만 일치 할 수 있습니다. 위의