すべての文字列パーミュテーションNP Completeを生成していますか？

与えられた文字列のすべての文字列置換を計算することは、すべての可能性を試すことによってO（n！）で解決できます。すべての文字列パーミュテーションNP Completeを生成していますか？

さて、旅行の巡回セールスマン問題を見て、我々は都市のすべての順列を試みることによってそれを解決することができます。我々はA、BおよびCのたちはABCのACBを取得BC文字列のすべての順列を計算することによって、我々は都市Aで開始すると言うことができます都市、そして我々はただの和（のためのAB、CBとCA間の多項式時間で距離を考えてみましょう最初のケース...）

だから、この旅のセールスマン問題へのすべての文字列を置換の削減イマイチ、それNP完全問題イマイチ？

出典

2017-07-27 fredcrs

私はあなたには、いくつかの概念を混乱していると思う：あなたが記述何

は「TSPにすべての順列の問題を減らす」のではなく、反対：すべての順列の問題にTSPを減らします。それが証明することは、すべての順列を生成することは、NP困難です（少なくとも最も困難なNP問題ほど難しい）。何かを証明するために

はNP完全である、あなたはまた、NP中だということを証明しなければなりません。しかし、これは真実ではありません。門の外にあります。NPは一連の決定上の問題であり、あなたが記述した問題は決定上の問題ではありません。

も参照してください：What are the differences between NP, NP-Complete and NP-Hard?

出典

2017-07-27 15:16:42 Loonquawl

缶NP完全とNP困難指数ソリューションを使用してのみ解決されますか？複雑さは複雑さのクラスとは関係がありませんか？ – fredcrs

私が知っている限り、NP CompleteとNP Hardはexponencial complexityアルゴリズムでしか解けませんよね？ – fredcrs

さて、NP Completeの場合、はい、「私たちが知る限り」。より正確に： 1.私たちは、NPがそのようにその中のすべての問題は指数時間、複雑で解決することができEXPTIMEが含まれていることを知っています。 2.厳密に言えば、多項式時間（これについての証明はない）というNP問題をすべて解決することはできません。これは有名なP = NP/P≠NPの問題です。しかし、これが事実であると広く考えられている。 https://en.wikipedia.org/wiki/P_versus_NP_problem#Reasons_to_believe_P_.E2.89.A0_NP – Loonquawl

すべての文字列パーミュテーションNP Completeを生成していますか？

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