解决一个N-P难题的算法适合什么类型?
NP难题是至少与NP类 (非确定性多项式时) 最难的问题一样难题.这些问题已知难以解决,并且不太可能有多项式时解决方案.由于NP难题的复杂性,使用确定性算法寻找准确的解决方案可能无法实现大问题大小. 度学和近似算法通常在实践中用于在合理的时间框架内获得NP难题的近似解决方案.这些方法不保证全球最佳解决方案,但可以在更少的搜索时间内找到高质量的解决方案.另一种方法通常是使用模拟或遗传问题等度学和元论算法.这些类型的随机抽样或元论算法可能使用概率学和优化解决方案.当使用 NP难题的总和和空间工作时,使用高质量解决方案或高质量解决方案.在任何特定的空间和空间中,使用高质量解决方案是非常困难的.在任何特定的空间和时间内,使用高质量解决方案是非常困难的.