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）。
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.
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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。
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:
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。
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。
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”。
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）。
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...
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。
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
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
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》。
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。
》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。
head = head.next; 17 } 18 } 19 return head; 20 } 由于有些手机可能会出现乱码问题 问题拓展 对于上道题，假设是从第 K 个节点开始报数删除呢？ 又该如何解决呢？
前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的「背包问题」的第十六篇。 今天将学习「树形背包」问题。 另外，我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。 最终得到复杂度为 的树形背包问题解决方案。 背包问题（目录） 01背包 : 背包问题 第一讲 【练习】01背包 : 背包问题 第二讲 【学习&练习】01背包 : 背包问题 第三讲 完全背包 : 背包问题 第四讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第五讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第六讲 【练习】完全背包 : 背包问题 第七讲 多重背包 : 背包问题 第八讲 多重背包（优化篇） 【上】多重背包（优化篇）: 背包问题 第九讲 【下】多重背包（优化篇 ）: 背包问题 第十讲 混合背包 : 背包问题 第十一讲 分组背包 : 背包问题 第十二讲 【练习】分组背包 : 背包问题 第十三讲 多维背包 【练习】多维背包 : 背包问题 第十四讲 【练习】多维背包
---- 背包问题题解集合 记忆化搜索--超时 DFS第二种思路---同样超时 对两种DFS的总结 动态规划 滚动数组优化–dp[2][C+1] 解法 dp[C+1] 解法 ---- 记忆化搜索– 超时 结束条件:枚举到第一个物品时 返回值:返回枚举到当前物品时的最满状态 本级递归做什么:计算当前物品放与不放入背包的结果，选择两个结果中最满的一种状态 与背包问题||的思路很类似，这里就是把塞入物品的大小等同于它的价值 1, cap); return MAX = max(sel, unsel); } }; ---- 对两种DFS的总结 第一种递归其实遵照的是动态规划的思路，属于自下而上的递归 第二种递归是将问题转化为一个二叉树遍历的思路
echo ‘2’; } } else { echo ‘3’; } 这样的代码是很规范的，但是，如果你不带{}的括号，你执行之后显示的结果会让你很纠结的～～我认为else匹配最近的一个if，问题就在这里 然后说一个switch问题的比较问题 $a = 5; switch ($a) { case $a > 3: echo ‘大于3’; break; case $a == 3: echo ‘等于
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