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多項式時間アルゴリズム

アルゴリズムの入力サイズが2^nで、アルゴリズムが$ O（n2^n）$時間で実行される場合。この場合、アルゴリズムは入力サイズに対して多項式時間で実行されると言えますか？

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頂点カバーの近似アルゴリズム

PがNPと等しくない場合、kが固定定数である最適な頂点カバーのkに含まれる近似アルゴリズムがないことが分かりますか？

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トラベリングセールスマンへの変更

現在、トラベリングセールスマン問題の最適化アルゴリズムについて学習中です。実際の問題自体を変更せずに問題を修正できるかどうかは疑問でした。それが曖昧に聞こえる場合は、私は明確にしましょう： TSPの決定バージョン、私はそれを理解し、次のように尋ねる：頂点Gとコストcのリストを考えると、そこにありますPのコストがせいぜいcであるようなハミルトニアン経路Pであるか？この質問の一般性とNP完全性を理

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NP-CompleteとNP-Hardはどのように比較されますか？

だから私は理解して何から： NPが解決し、確認することが簡単にできるの問題（例：乗算）です NP-ハード（ファクタリング）を確認するために解決するのは難しいが、簡単な問題です NP-Completeとは何ですか？私がオンラインで見つけた答えは、NP-hardとほとんど同じだと言っていますが、私はこの2つを区別するのに問題があります。の1- Bがである：関連：それはNPとNP-ハード決定問題B

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NPの非決定性は正確に何ですか？

私はNP完全性を研究しており、NP問題の定義について質問があります。材質は非決定性は、溶液は、（1）時間ここ Oにおける多項式多くのオプションのを推測することができるという事実を指し言う、それはpolynomially many options in O(1) timeによって何を意味するのでしょうか？たとえば、有名な3SATの問題の場合、指数関数的に多くのオプションはありませんか？（各

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ファイルデータの条件を使ってmatplotlib pythonでプロットする

私はファイルにデータを持っています。 08:00,user1,1 08:10,user3,2 08:15,empty,0 .... どのように私はy-axis上x-axisとユーザーの時間とのバイナリデータをプロットできます。それはこのようになります。ユーザーは、ユーザーに応じて異なるマーカーで表示されます。例えば、user1を*と表し、user3をoとする。 y-axisは、ユーザーの

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最大3色アルゴリズム

私はグラフG = (V,E)を与えられています。この問題では、目標は、品質機能に Q（C）=の数を最大化可能3色でグラフの頂点の色を見つけることですその端点が異なる色をしている辺。確率的な3/2近似を与えて、各自然数kと固定されたd>= 1に対して最大でd^-kの確率でアルゴリズムが失敗（悪化近似を意味する）することを示します。ここでは、次のアルゴリズムを与えました。各頂点をランダムに色付けし

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アルゴリズム2つの制限付きナップザック

Iv'eはプロジェクトで作業していましたが、次のようなシナリオが発生しました： M> Nの2つのボックスを選択する必要があります。：は我々は同じボックスのIDを選択することはできません同じボックスの色を選択することはできませんボックスがトップ上の最大の重みでソートしています0 最高の重み付けRed1から始まるNaiveアルゴリズムで（Red1、Blue2）を選択しました。同じID 1を持