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こんにちは私は理論的なコンピュータサイエンスの試験のための学習です。そして、仕事の設定は毎年非常に似ているので、私は最後の年の試験で学習します。そして今、私は1つを除いてこのタスクのほぼすべてを解決することができます： "p対np"問題に関する質問は常に1つあります。緯度年の例：私たちは、「タイルカバー」問題の魔女を与えているは言う：我々は n×m個∈N のページ長との「大」の矩形を持って、

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サブセット2675番号のリストとの和

私はそれが効率的に解決できるかどうかの質問にはい/いいえの答えを探しています。私たちが利用できるコンピューティング技術の現状では不可能だと確信しています。私は間違っていることを知ってうれしいです。だからここには何も行きません。私は2576のリストを持っています。私は合計で44576.54の合計数の組み合わせを見つけようとしています。数字のリストには、5桁（2桁の精度）から8桁（2桁の精度）までの

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NPとDecision Proとの接続

状態T/F。誰かがP = NPを証明するならば、それはすべての決定問題が多項式時間で解けることを意味するでしょう。私はそれが間違っていると思います。私は正しい？

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頂点 - 離散パスの最大カバーを見つける

各ノードに重み付き有向グラフがあると仮定します。任意の2つのノード間のパスの重みは、パス内のすべてのノードの合計と、そのパス内のノードの数を掛け合わせたものとして定義されます。このカバー内のすべてのパスの重みの合計が最大である頂点 - 離散パスカバーを探したいとします。これはNP問題です。この問題を解決するアルゴリズムはありますか？または、この問題を軽減する問題がありますか？

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2dでn個の他のオブジェクトで形状をカバーするアルゴリズム

こんにちは、他のn個のオブジェクトでカバーのアルゴリズムを探しています。私はいくつかのビンパッキングアルゴリズムを見ましたが、すべてのオブジェクトを指定されたコンテナの中に完全に収めるように試みます。私の場合は誰かが私を助けたり、私を案内したりすることができれば、この問題に関する情報を得ることができます。

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なぜ複数のストリングで最も長い共通部分シーケンスがNP-Hardですか？

複数の文字列（k> 2）の中で最も長い共通部分列問題がNP-Hardである理由を理解するのは難しいことです。私は長さl1、l2の2つの文字列のLCS問題はO（l1 * l2）時間で解決できることを知っています。私が質問したのは、なぜなら、一度に2つの文字列のLCSを見つけることができないからです。例えば： LCS（abcd、ad、abc）= LCS（LCS（abcd、ad）、abc）= LCS（a

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NP中間の問題とは何ですか？

仮定P！= NP オイラー図は、PおよびNP完全な部分ではない部分を示しています。私はこのセットがNP-中級と呼ばれるウィキペディアで読む。 Euler Diagram 私は、NPIの問題が定義されている方法についてのいくつかの疑問がありますか？

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Np.concatenate ValueError：すべての入力配列の寸法が同じでなければなりません

連結しようとしていますが、上記のエラーが発生しました。 Pythonにも新しいです。ここで 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), axis=0

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NPとして最適に分類された3x3x3 rubiks立方体を解いていますか？

私は3x3x3ルービックキューブと計算理論の関係について何か書いています。私は神の数と最適解について話しているテキストを読んだことがあるが、rub37キューブを最適に解くことがPかNPなら、それはPなら多項式時間で解くアルゴリズムがあるのだろうか？