NPC问题整理
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1.解:NPC问题举例如下:(1)背包问题:问题可以描述为,给定一组物品,每种物品都有自己的重量和价格,在限定的总重量内,我们如何选择,才能使得物品的总价格最高。
问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。
(2)哈密顿圈问题(Hamilton circuit problem):图论中著名的难题之一设有一个图,若其上存在一个圈,这个圈包含该图上的每一节点,则称该圈为哈密顿圈,这个图称为哈密顿图.哈密顿圈问题可叙述为:什么样的图为哈密顿图,或者说判断一个图是哈密顿图的行之有效的充分必要条件是什么.(3)旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。
假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。
路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
(4)图着色问题:给定一个无向图G=(V, E),其中V为顶点集合,E为边集合,图着色问题即为将V分为K个颜色组,每个组形成一个独立集,即其中没有相邻的顶点。
其优化版本是希望获得最小的K值。
(5)分团问题(clique problem):一个大小为3的clique,clique是一个图中两两相邻的一个点集,或是一个完全子图(complete subgraph),clique problem是问一个图中是否有大小是k以上的clique。
任意挑出k个点,我们可以简单的判断出这k个点是不是一个clique。
(6)顶点覆盖问题:给定一个N个点M条边的无向图G(点的编号从1至N),问是否存在一个不超过K个点的集合S,使得G中的每条边都至少有一个点在集合S中。
2.解:。
你会经常看到网上出现“这怎么做,这不是NP问题吗”、“这个只有搜了,这已经被证明是NP问题了”之类的话。
你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。
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。
还是先用几句话简单说明一下时间复杂度。
时间复杂度并不是表示一个程序解决问题需要花多少时间,而是当问题规模扩大后,程序需要的时间长度增长得有多快。
也就是说,对于高速处理数据的计算机来说,处理某一个特定数据的效率不能衡量一个程序的好坏,而应该看当这个数据的规模变大到数百倍后,程序运行时间是否还是一样,或者也跟着慢了数百倍,或者变慢了数万倍。
不管数据有多大,程序处理花的时间始终是那么多的,我们就说这个程序很好,具有O(1)的时间复杂度,也称常数级复杂度;数据规模变得有多大,花的时间也跟着变得有多长,这个程序的时间复杂度就是O(n),比如找n个数中的最大值;而像冒泡排序、插入排序等,数据扩大2倍,时间变慢4倍的,属于O(n^2)的复杂度。
还有一些穷举类的算法,所需时间长度成几何阶数上涨,这就是O(a^n)的指数级复杂度,甚至O(n!)的阶乘级复杂度。
不会存在O(2*n^2)的复杂度,因为前面的那个“2”是系数,根本不会影响到整个程序的时间增长。
同样地,O (n^3+n^2)的复杂度也就是O(n^3)的复杂度。
因此,我们会说,一个O(0.01*n^3)的程序的效率比O(100*n^2)的效率低,尽管在n很小的时候,前者优于后者,但后者时间随数据规模增长得慢,最终O(n^3)的复杂度将远远超过O(n^2)。
我们也说,O(n^100)的复杂度小于O(1.01^n)的复杂度。
P NP NPC三者问题阐述1)”P对NP问题”是什么意思?首先说明一下问题的复杂性和算法的复杂性的区别,下面只考虑时间复杂性。
算法的复杂性是指解决问题的一个具体的算法的执行时间,这是算法的性质;问题的复杂性是指这个问题本身的复杂程度,是问题的性质.比如对于排序问题,如果我们只能通过元素间的相互比较来确定元素间的相互位置,而没有其他的附加可用信息,则排序问题的复杂性是O(nlgn),但是排序算法有很多,冒泡法是O(n^2),快速排序平均情况下是O(nlgn)等等,排序问题的复杂性是指在所有的解决该问题的算法中最好算法的复杂性。
问题的复杂性不可能通过枚举各种可能算法来得到,一般都是预先估计一个值,然后从理论上证明。
为了研究问题的复杂性,我们必须将问题抽象,为了简化问题,我们只考虑一类简单的问题,判定性问题,即提出一个问题,只需要回答yes或者no的问题。
任何一般的最优化问题都可以转化为一系列判定性问题,比如求图中从A到B的最短路径,可以转化成:从A 到B是否有长度为1的路径?从A到B是否有长度为2的路径?…从A到B是否有长度为k的路径?如果问到了k的时候回答了yes,则停止发问,我们可以说从A到B的最短路径就是k。
如果一个判定性问题的复杂度是该问题的一个实例的规模n的多项式函数,则我们说这种可以在多项式时间内解决的判定性问题属于P类问题。
P类问题就是所有复杂度为多项式时间的问题的集合.然而有些问题很难找到多项式时间的算法(或许根本不存在),比如找出无向图中的哈米尔顿回路问题,但是我们发现如果给了我们该问题的一个答案,我们可以在多项式时间内判断这个答案是否正确。
比如说对于哈米尔顿回路问题,给一个任意的回路,我们很容易判断他是否是哈米尔顿回路(只要看是不是所有的顶点都在回路中就可以了)。
这种可以在多项式时间内验证一个解是否正确的问题称为NP问题.显然,所有的P类问题都是属于NP问题的,但是现在的问题是,P是否等于NP?这个问题至今还未解决。
九灵偷师NPC问题简介在游戏中,九灵偷师是一个非常有趣的NPC角色。
玩家需要通过与他交谈,完成一系列任务,才能获得丰厚的奖励和经验值。
然而,在与九灵偷师交谈的过程中,玩家可能会遇到一些问题和困难。
本文将详细介绍九灵偷师NPC问题,并提供解决方案。
问题一:无法找到九灵偷师有些玩家在游戏中遇到了找不到九灵偷师的问题。
这可能是因为他的位置比较隐蔽,或者没有触发相应的任务条件。
解决方案: 1. 查看游戏地图:在游戏地图上寻找标记为九灵偷师的位置标志。
2. 完成前置任务:有时候,九灵偷师出现需要完成特定的前置任务或达到一定等级条件。
请检查是否满足相关条件。
3. 询问其他玩家或论坛:如果以上方法都无法解决问题,可以询问其他玩家或在游戏论坛上寻求帮助。
问题二:与九灵偷师对话没有反应有些玩家可能会发现与九灵偷师对话时,他没有任何反应或者只是重复相同的对话内容。
解决方案: 1. 切换服务器:有时候服务器可能出现问题,导致与NPC对话无法正常进行。
尝试切换到其他可用的服务器。
2. 重新登录游戏:退出游戏并重新登录,有时可以解决一些临时性问题。
3. 检查任务进度:确保已完成前置任务或达到相应的任务进度要求。
如果任务进度不足,九灵偷师可能不会对玩家的对话作出反应。
4. 重启游戏客户端:如果以上方法都无效,可以尝试重启游戏客户端。
问题三:九灵偷师任务奖励问题有些玩家报告说完成九灵偷师任务后没有获得相应的奖励。
解决方案: 1. 检查背包空间:确保背包中有足够的空间来接收奖励物品。
如果背包已满,奖励物品将无法获得。
2. 检查邮箱:有些游戏将奖励发送到玩家的邮箱中。
请检查邮箱是否收到了相关奖励邮件。
3. 联系客服支持:如果以上方法都无法解决问题,可以联系游戏的客服支持团队,向他们报告问题并寻求帮助。
问题四:九灵偷师任务重复问题有些玩家可能会发现完成九灵偷师任务后,任务会再次出现在任务列表中。
解决方案: 1. 检查任务进度:确保已经完成了相应的前置任务。
P、NP、NP-hard、NPC问题P问题:⼀个问题可以在多项式的时间得到解决。
P为英⽂polynominal的⾸字母。
多项式时间的时间复杂度例如O(n)、O(n^2)等等。
NP问题:NP问题可能没有⼀个已知的快速解决⽅案。
但如果能够在多项式的时间内验证⼀个解是否正确,则称此问题为NP问题。
例如根据数据画好了⼀个图。
求解能否找到权重和⼩于100的⽣成树。
这个问题可以在多项式的时间内得到验证。
假设你运⽓好,随⼿⼀画就得到了⼩于100的⽣成树,验证的⽅法只需要将⽣成树的所有树边权重相加。
时间复杂度为O(V)。
V代表树的结点树,⽣成树的边数为|V|-1。
提到NPC问题之前需要了解的概念是规约。
例如⼀个问题A可以约化为问题B的含义是,可以⽤问题B的解法来解决问题A。
或者说A可以转化为B。
例如求⼀元⼀次⽅程可以规约到求⼀元⼆次⽅程。
将⼀元⼆次⽅程的⼆次项系数变为0。
这样两个问题就等价了。
通过实例也可看出问题B不⽐问题A简单,即问题B的时间复杂度⾼于或者等于A。
规约是具有传递性的。
A规约成B,B规约成C,则A能够规约成C。
通过不断地规约,我们能得到复杂度更⾼但是应⽤范围更⼴的算法来代替复杂度虽低但是应⽤范围⼩的⼀类问题的算法。
根据传递性,最终可以得到⼀个复杂度最⾼,并且可以解决所有NP问题的NP问题。
这就是NPC问题,即NP完全问题。
NPC不⽌⼀个,⽽是⼀系列问题。
证明⼀个问题是NPC问题的步骤:1.⾸先要证明此问题是⼀个NP问题。
2.证明⼀个已知的NPC问题能够规约到此问题。
已知的NPC问题,给定⼀个逻辑电路,是否存在⼀种输⼊使得输出为True。
所有的NP问题都可以规约到逻辑电路问题。
直观地解释是计算机中所有的程序最终都转化成01组成的机器语⾔执⾏。
另外⼀个⽐较神奇的问题是,因为NPC问题是NP问题不断规约⽽来的,所以如果能证明⼀个NPC问题可以在多项式时间内解决。
那么所有的NP问题都能在多项式时间内解决。
与npc的互动和对话内容
与NPC的互动和对话内容取决于游戏或应用程序的设计,以及NPC的角色和背景。
以下是一些可能的互动和对话内容:
1. 问候和打招呼:你可以向NPC问好,并等待他们的回应。
例如,“你好,你最近过得怎么样?”
2. 任务和剧情推进:你可以与NPC交谈,以获取任务或推进剧情。
例如,“我听说你正在寻找一颗魔法宝石。
你愿意告诉我更多关于它的信息吗?”
3. 交易和购物:你可以与NPC进行交易,购买或出售物品。
例如,“你好,我想买一件魔法装备。
你有什么可以出售的吗?”
4. 获取信息和提示:你可以向NPC询问游戏中的信息和提示。
例如,“我
不太明白这个任务怎么做。
你能给我一些提示吗?”
5. 剧情选择和决策:你可以与NPC交谈,以做出剧情选择或决策。
例如,“我已经找到了魔法宝石。
你想让我把它藏起来还是使用它?”
需要注意的是,这些只是可能的互动和对话内容之一。
实际的互动和对话内容可能因游戏或应用程序的设计而有所不同。
南京欢乐谷npc面试问题
认为自己的长相怎样?身高多少,然后问你自己想演什么角色?受惊程度怎么样?
以前有没有做过类似的NPC扮演工作?你现在住在哪?离欢乐谷远不远?如果延迟闭园的话,可不可以加班?可以接受露天工作吗?还有什么问题?
偏好哪种工作?家里在哪里?为什么选择成都欢乐谷?在欢乐谷希望能学到什么?
应注意的问题:切忌侃侃而谈,事先准备好台词,衣着要简朴,衣着得体,遇到不懂的不要装懂。
表示出谦虚的样子。
即使答对,也不要盛气凌人。
初步印象和最后印象。
最初和最后的五分钟是面试中最关键的,在这段时间里决定了你留给人的第一印象和临别印象以及主考人是否欣赏你。
最初的五分钟内应当主动沟通,离开的时候,要确定你已经被记住了。
留心你自己的身体语言,注意礼貌,尽量显得自然、有活力、对主考人全神贯注。
用眼神交流,在不言之中,你会展现出对对方的兴趣。
完整地填妥公司的表格——已经有简历或者带了简历也要填写。
很多公司都会要求你填一张表。
你愿意并且有始有终地填完这张表,会传达出你做事善始善终的信息。
紧记每次面试的目的都是获聘。
你必须突出地表现出自己的性格
和专业能力以获得聘请。
清楚公司的需要,充分了解应聘单位情况。
表现出对公司的价值,展现适应环境的能力。
回答问题要逐一回答,条理清晰、层次要分明。
要让人产生好感,富于热情。
人们都喜欢聘请容易相处且为公司自豪的人。
要稳重,也要表现你的精力和兴趣。
要确保你有适当的技能,知道你的优势。
你怎么用自己的学历、经验、受过的培训和薪酬和别人比较。
第5讲证明NPC类问题的技术上次内容:(1)P,NP,NPC类定义,第⼀个NPC问题,sat,NPC,(2)Cook定理,第⼀个NPC问题,在NTM程序的帮助下完成了归约。
(3)NPC的含义,若⼀个NPC问题多项式时间可解,则所有NP问题多项式时间可解。
若⼀个NPC问题被证明不能多项式时间可解,则所有NP问题均不能多项式时间可解。
下⾯证明⼀些新的NPC问题。
NPC问题不只⼀个。
π1可以多项式时间求解∝π2可以多项式时间求解。
π1可以多项式时间求解∝π2不可以多项式时间求解。
π1不可以多项式时间求解∝π2不可以多项式时间求解。
π1不可以多项式时间求解∝π2可以多项式时间求解。
(不成⽴)若π1∈NPC,π2∈NP,π1∝π2,则π2∈NPC。
已知sat∈NPC,从SAT开始证明其他NPC,万事开头难。
难在开始找不到合适的办法。
已经证明了SAT是NPC了,其他问题是NPC的证明肯定与SAT不同了,怎么做,做个样⼦看看。
第四章:证明NPC类问题的技术SAT定理证明在后⾯,先多讲⼏个问题实例:布尔变量集合:U={u1,…,u n},项集合:C = {C1, C2, …, C m},|C i| = 3询问:是否存在U的真值指派使C中所有项均满⾜?●3对集问题3DM (2)实际含义:100个编程⼈,100个数学推导,100个写⽂章的,组成100个数学建模队,但并不是任意两⼈都可以分到同⼀队,所以每个⼈可以与他⼈共事的选择并不是任意的。
能组成吗?拉登组成恐怖⼩组。
问题描述:实例:集合:W, X, Y,M?W*X*Y。
|W|=|X|=|Y| = q询问:是否存在M的⼦集M’?M,使|M’|=q,M’中没有任意两个3元组有相同的分量。
完美匹配完美对集。
例⼦:M={(w1,x1,y1),(w2,x1,y3),(w3,x3,y3),(w1,x2,y1),(w2,x2,y3)}M中不存在3对集M’,若M中再加上(w3, x3, y2)则可以存在M’了。
NPC问题一、SAT、3SAT问题描述
二、证明
顶点覆盖规约到独立集、团问题一、问题描述
二、证明
3SAT规约到独立集
一、问题描述
二、证明
3SAT规约到三维匹配
一、问题描述
二、证明
3维匹配规约到三元集合恰当覆盖由于这个规约比较容易,过程略,直接写结果。
3DM(X,Y,Z,T)
{
X3C(X∪Y∪Z,T)
}
3SAT规约到MAX2SAT
顶点覆盖规约到无向汉密尔顿回路一、问题描述
二、证明
三维匹配规约到子集和问题
子集和问题规约到划分问题
顶点覆盖规约到集合覆盖
汉密尔顿回路问题规约到旅行商问题
团问题规约到子图同构问题
[java]view plaincopy
1.Clique(G=(V,E),k)
2.{
3.for each subgraph G' in G and |V'|=k
4.{
5.子图同构(G,G')
6.}
7.}
汉密尔顿路径规约到有界度生成树问题
[java]view plaincopy
1.Hamilton_Path(G=(V,E))
2.{
3.有界度生成树(G,1)
4.}
划分问题规约到背包问题
证明电路可满足性问题是NPC问题
给定一个输入位数固定为n、且返回yes/no的算法,都能够在多项式时间内转换为一个多项式大小的电路。
CIRCUIT-SAT规约到SAT
有向汉密尔顿回路规约到无向汉密尔顿回路
3SAT规约到有向汉密尔顿回路。