如果我们能证明有限容量背包问题在一个多项式时间内求解，则所有背包都属于P。
有限容量背包问题是一个经典的组合优化问题，它的目标是在给定的一组物品中选择一些物品放入背包中，使得物品的总价值最大化，同时不超过背包的容量限制。
如果我们能证明有限容量背包问题在一个多项式时间内求解，则所有背包都属于P。这意味着我们可以在多项式时间内解决任何背包问题，包括具有不同容量限制和不同物品集合的背包问题。
背包问题属于NP完全问题，这意味着目前没有已知的多项式时间算法可以解决所有背包问题。然而，如果我们能够找到一个多项式时间算法来解决有限容量背包问题，那么我们可以将这个算法应用于其他背包问题，从而证明它们也可以在多项式时间内求解。
在实际应用中，背包问题经常出现在资源分配、货物装载、投资组合优化等领域。例如，在电子商务中，背包问题可以用于优化物流配送，使得货物的总体积或重量最大化，同时不超过运输工具的容量限制。
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我在我的优化算法课上发现了这个问题，完整的问题是:如果我们能证明所有容量限制为100的背包问题都可以在多项式时间内解决，那么所有的背包问题都属于P。这句话是对还是错？对齐。通过我的书和一些研究，我得出了这样的结论:首先，KP是一个NP-完全问题。使用动态编程，它可以达到伪多项式时间，但这是不够的。荒谬的是，<e
浏览 19提问于2019-02-04得票数 0
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我做了一些研究，这似乎类似于背包问题，也类似于匈牙利算法的可解性，但我似乎无法将其归结为这两个问题。我只是好奇的是，对于这类问题，有某种动态规划算法，可以在多项式时间内求解，或者只是伪装下的旅行商问题。如果我知道最多有X颜色会有帮助吗？任何帮助都是非常感谢的。如果有帮助的话，我也可以用变量名将问题形式化一些。谢谢!红盒子里的红球绿色/蓝色球在绿色的盒子里总重量:4 (1 +1+1+ 1)
注意:尽
浏览 8提问于2012-04-12得票数 10
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NP中某些问题的复杂性？
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其中哪一个可以在多时间内解决？
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谁能让我更清楚地了解NP-困难和NP-以一种很好的方式完成这些问题？我说的对吗？
浏览 0提问于2015-04-07得票数 0
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这个问题要求将n个物品放入最小数量的垃圾箱中，但总重量不超过垃圾箱的容量。(经典定义)
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浏览 5提问于2015-06-14得票数 4
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NP-完全与NP-硬
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以下是我的理解
NP -完全问题是NP中的问题，也是NP-硬问题.
上述定义正确吗？如果是这样的话，那么不是NP的问题，而是NP难的问题。它们难道不比NP-完全问题更困难吗，比如说，它们只能在指数时间内得到解决和验证？
浏览 1提问于2013-12-11得票数 12
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关于P=NP是否可能是所有计算机科学中最著名的问题。什么意思？为什么它如此有趣？
哦，为了获得额外的积分，请张贴一份声明是真是假的证明。:)
浏览 5提问于2008-09-21得票数 258
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然后在示例中，M={h12，h22}将是一个
浏览 5提问于2010-03-01得票数 4
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用A*解无界背包
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我试图调和两个看似矛盾的观点：
听起来很疯狂对吧？我就是这么想的！每一次卸载操作都代表一条边，因此，随着每一种可能的货物组合卸载，图从起始点呈指数增长。目标节点是一个虚拟聚合，因为所有具有总权重>=的组合都被认为是目标节点。Dijkstra显然需要指数时间，因为它正在探索所有可能的组合。但是有了一个允许的
浏览 3提问于2013-07-21得票数 0
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当我想到这一点时，我意识到“密码恢复”问题是NP问题的一个很好的例子。如果你知道密码，就很容易在多项式时间内验证它。但是如果你不知道密码，你必须搜索整个可能的解决方案空间，这可能会花费指数级的时间。现在我的问题是:这不是证明了P != NP吗，因为“密码恢复”是NP的一个元素，可以证明它需要多项式时间才能运行？
浏览 2提问于2009-12-12得票数 9
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我想嵌入3个NP-完全问题(其中2个是NP-完全的，其中一个是我自己的想法)。我看到了"“，并从理论上得到了重新解释嵌入问题的想法：
在这个时候，我不确定我的想法实际上是NP-完全的。也许，“引力”不仅仅是一
浏览 12提问于2009-02-12得票数 3
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我正在Java中做一个背包，我们只使用权重，不使用任何值。重量限制是1000。我们得到5个重量扫描从键盘，我们使用。扭转的是，你实际上可以超过1000，只要它的衣橱到1000。因此，在一个场景中，我们有两个可能的权重990和1010，程序被用来选择更高的一个。扫描的数字永远不会高于1000。在你不问它不是作业之前，我会成为一个由开发人员组成的新团队的项目经理，所以我只是试着学习一些java，这样我就能对他们所做的事情有所了解，甚至我怀
浏览 7提问于2015-12-04得票数 6
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我知道他们的完全对应的意思是NP -完全在NP问题中是最难的，而co完全是在共同NP问题中最困难的，但是两者之间有什么区别呢？我的教科书上写着“是的和不是的是相反的”，这并没有给我留下太多的线索。
浏览 8提问于2013-06-11得票数 16
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假设我想从1中找到一个数字..。100。这个范围内的所有数字都是“有效的”，因为它们可以被解释为潜在的解决方案。假设理想数是50。所有的数字>= 50都是“可行的”，因为它们实际上解决了问题。所有小于50的数字都是“不可行的”(但仍然有效)。您将如何用适应度函数来编写这样的场景(假设场景类似但比这个人为的示例更复杂)？你会给有效的解决方案“奖金”吗？你是否衡量了一个不可行的解决方案在成为最优之前还有多远？你会惩罚过度的解决方案吗？maximalFitness = f(solution)
} else
浏览 0提问于2013-02-05得票数 1
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据我所知，所有的NP-完全问题都是NP-难的，但有些NP-hard问题不是NP-完全的，并且NP-hard问题至少和NP-完全问题一样难。
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浏览 3提问于2010-09-28得票数 30
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生成有序约束集
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首先，我将粘贴场景，然后提出我的问题：Food,Meat,Dairy,Fruit,Vegetable,Grain,Wheat,Barley当您看到每个项目至少属于一个类别时，它可以被归入更多，或者可能全部，但最小值总是一个。例如，Cheese是一个Food和Dairy。
每个项目有两
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组合算法
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让我们假设执行是有限的。我试着去理解是否有一个多项式时间算法来证明或否定这种情况。真的，我并不是在寻找一个详细的复杂性--理论类型分析，这个问题可以更松散地解释为：这些因果关系要求实际上提供了一个实用的定义，可以应用于在实践中的程序执行--如果是这样的话，如何呢？通常，下一个要提交的操作将反映通过顺序一致的执行可以执行的下一个操作。然而，为了反映需要看后面写的读，我们允许某些操作比发生在它们之前的其
浏览 15提问于2021-01-01得票数 2
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浏览 0提问于2011-04-20得票数 12
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