计算复杂性理论总结_郭培赞
理解计算机中的计算理论与复杂性
理解计算机中的计算理论与复杂性计算机中的计算理论与复杂性计算理论是计算机科学的重要分支之一,它研究计算过程的本质和性质,为计算机科学提供了理论基础。
而复杂性理论则研究计算问题的复杂性,即问题的难解程度。
在计算机发展的不断推动下,计算理论与复杂性的研究越发重要。
本文将从计算理论和复杂性两个方面对相关概念和研究进行介绍和探讨。
一、计算理论计算理论是计算机科学中关于计算概念和过程的研究。
它主要分为可计算性理论和形式语言与自动机理论两大部分。
1. 可计算性理论可计算性理论研究的是什么问题可以用计算机算出,以及如何判断一个问题是否可计算。
它的核心思想是“图灵机”,即由英国数学家图灵提出的一种理论模型,用于描述计算过程。
可计算性理论的研究对象包括了函数的计算性、计算问题是否可判定、可计算函数的分类等。
2. 形式语言与自动机理论形式语言与自动机理论研究的是描述和处理信息的形式化语言和自动机模型。
形式语言的研究对象包括了正则语言、上下文无关语言和上下文敏感语言等。
而自动机模型则包括了有限状态自动机、下推自动机和图灵机,用于描述和处理形式语言。
二、复杂性理论复杂性理论是研究计算问题的复杂性的学科。
它关注的是问题的求解难易程度,即问题的复杂性。
复杂性理论主要分为计算复杂性理论和各类计算问题的复杂性。
1. 计算复杂性理论计算复杂性理论研究的是计算问题的复杂性度量和分类。
其中最具代表性的是时间复杂性和空间复杂性。
时间复杂性研究的是计算问题在计算时间上的耗费,空间复杂性研究的是计算问题在计算空间上的耗费。
常用的时间复杂性度量是“大O记号”,用于表示问题在最坏情况下的耗时增长趋势。
2. 计算问题的复杂性计算问题的复杂性研究的是不同类型问题的复杂性分类以及它们之间的关系。
其中最经典的研究是关于P类问题和NP类问题的划分。
P 类问题指的是可以在多项式时间内求解的问题,而NP类问题指的是可以在多项式时间内验证的问题。
复杂性理论的研究则主要集中在P与NP问题之间的关系。
计算复杂性理论
计算复杂性理论计算复杂性理论是计算机科学中重要的一个分支,它研究了计算问题的难度和可解性。
通过对问题的复杂性进行分析和分类,计算复杂性理论为我们提供了解决问题的指导原则和限制条件。
本文将介绍计算复杂性理论的基本概念、主要研究内容以及其在实际应用中的重要性。
一、基本概念1. P和NP问题在计算复杂性理论中,最基本的概念是P问题和NP问题。
P 问题是指可以在多项式时间内解决的问题,即存在一个算法可以在多项式时间内给出问题的正确答案。
而NP问题则是指可以在多项式时间内验证答案的问题,但尚未找到多项式时间内解决的算法。
P问题是NP问题的子集,即所有的P问题也是NP问题,但目前尚不清楚P问题和NP问题是否是相同的类。
2. NP完全性NP完全性是计算复杂性理论中的一个关键概念,它指的是一类最困难的NP问题。
一个问题被称为是NP完全的,如果它既是一个NP问题,又满足以下条件:对于任何一个NP问题,都可以用多项式时间的算法将其约化为该问题。
换句话说,如果我们能够找到一个多项式时间算法来解决一个NP完全问题,那么我们也可以用同样的算法来解决所有的NP问题。
3. NP难度除了NP完全性概念,计算复杂性理论还引入了NP难度的概念。
一个问题被称为是NP难度的,如果对于任何一个NP问题,都可以用多项式时间的算法将其约化为该问题。
虽然NP难度问题不一定是NP问题,但它们和NP完全问题一样,都是十分困难的问题。
二、主要研究内容1. 多项式时间算法计算复杂性理论的一个主要研究内容是寻找和分析多项式时间算法。
多项式时间算法是指可以在多项式时间内解决的算法,即其执行时间与输入规模呈多项式关系。
研究多项式时间算法的目标是寻找高效的解决方法,从而提高问题的可解性。
2. 算法复杂性分析算法复杂性分析是计算复杂性理论中的另一个重要内容。
通过对算法的复杂性进行全面的分析,我们可以预测算法在实际应用中的性能表现。
算法复杂性分析的主要方法包括时间复杂性分析和空间复杂性分析,通过对算法的时间和空间需求进行测量和评估,我们可以判断算法在给定条件下的可行性和效率。
计算理论复杂性理论基础知识
计算理论复杂性理论基础知识计算理论复杂性是计算机科学中一项重要的研究领域,旨在研究计算问题的解决难度和算法的效率。
本文将介绍计算理论复杂性的基础知识,包括问题的分类、计算模型和基本概念。
一、问题的分类在计算理论复杂性中,问题可以分为两类:P类问题和NP类问题。
P类问题是可以在多项式时间内解决的问题,而NP类问题是可以在多项式时间内验证解的问题。
P类问题是计算理论中研究的主要对象,它代表了计算机科学界能够有效解决的问题。
例如,求两个数的和、排序问题等都属于P类问题。
NP类问题则代表了计算机科学界尚未找到高效解决方法的问题,它所包含的解的搜索空间非常大。
例如,旅行推销员问题、图着色问题等都属于NP类问题。
虽然目前还没有找到多项式时间内解决NP类问题的方法,但可以通过验证一个解是否正确来验证解的正确性。
二、计算模型计算理论复杂性研究中使用的计算模型主要有图灵机、非确定有限自动机和布尔电路模型。
图灵机是计算理论中最经典的计算模型之一,它由带有读写头的无限长纸带和一系列状态转移规则构成,可以模拟所有现代计算机的功能。
非确定有限自动机是另一种计算模型,它是图灵机的一种简化形式,特点是能够在某个状态下拥有多个可能的转移选项。
布尔电路模型是计算理论复杂性研究中较为特殊的一种计算模型,它通过使用与门、或门和非门等基本逻辑门来构建复杂的逻辑电路,从而解决特定的计算问题。
三、基本概念在计算理论复杂性研究中,有一些基本概念是必须了解的,包括计算问题的规模、算法的时间复杂度和空间复杂度等。
计算问题的规模指的是问题输入的大小。
例如,排序问题的规模可以是待排序数组的长度。
算法的时间复杂度是衡量算法执行所需时间的度量,通常用大O符号表示。
时间复杂度越低,表示算法的效率越高。
算法的空间复杂度是衡量算法所需内存空间的度量,也用大O符号表示。
空间复杂度越低,表示算法的内存利用率越高。
此外,还有一些复杂性理论中的重要问题,如P=NP问题、NP完全问题等,这些问题都是该领域中的研究热点。
计算复杂性理论部分进展简述1
计算复杂性理论部分进展简述蔡进一葛启朱洪前言计算复杂性理论博大精深,它在整个计算机科学领域处于核心的地位(此句程虎老师认为过头,建议改为地位之一)。
复杂性理论和算法的不同之处在于,它不是单单研究解决某个问题的方法,而是研究一类问题的性质。
在上世纪60年代中期,Hartmanis等人提出了通过对资源(时间、空间)需求的不同来划分问题,从此开创了计算复杂性理论。
此后几年,大量复杂性类被提出,并且很多新方法被应用,计算复杂性的框架被建立起来。
但是随着研究的深入,越来越多的问题也涌现出来,比如说经典的问题P =?NP,是计算复杂性中的核心问题。
随着新的问题以及新模型的提出,计算复杂性理论被不断地丰富,并且每一次重大成果的出现都必然伴随着新方法的使用。
本文在第二部分介绍了近20年来,复杂性理论最重要的成果之一,即交互证明系统模型,以及它对证明NP 难问题不可近似性的贡献。
这一部分主要按时间的顺序,介绍了交互证明系统的发展过程,其间的重要结论,所使用的主要方法,以及如何通过交互证明系统来求NP难问题的不可近似度。
本文在第四部分介绍了计算复杂性理论一个最新进展,即对数空间复杂性类之间的关系,这些复杂性类的提出由来已久,但是直到2005年才有了突破性的结果。
在这一部分将介绍这些复杂性类的来源,这个突破性的结果以及所使用的方法。
交互证明系统以及不可近似性交互证明系统的提出及发展在数学中,为了证明一个命题,其方法都是罗列出一串过程,或者说是证据,然后利用最基本的公理的正确性以及证据之间的逻辑关系,最终得到命题的正确性。
其实简化一些来看,这个过程就是证明者为了证明某个命题的正确性,从而将一些证据都列举出来,他认为从这些证据可以得出命题的正确性。
而对其他人(称作验证者)来说,如果要检验证明者的结果,只要将其证明的过程验证一遍,按照其证据之间的关系以及某些公理假设,看是否可以最终得到其所提出的命题的正确性,如果可以,就认为这个命题是正确的,否则为假。
计算机科学中的计算复杂性理论
计算机科学中的计算复杂性理论计算复杂性理论是计算机科学中的一个重要分支,研究的是计算问题的算法复杂性和计算机问题的可解性。
它帮助我们理解计算问题是否有高效的解决方法,为设计和分析算法提供了基础。
一、引言计算复杂性理论涉及到算法的效率和计算问题的可解性,对计算机科学和信息技术具有重要意义。
本文将首先介绍计算复杂性理论的起源和发展,然后重点讨论几个计算复杂性理论中的重要概念和问题。
二、计算复杂性理论的起源和发展计算复杂性理论起源于20世纪60年代,由对计算问题的可解性进行研究逐渐演化而来。
该理论的研究者,如图灵奖得主阿隆佐·邱奇、史蒂芬·库克等,提出了多个理论模型和概念,奠定了计算复杂性理论的基础。
三、计算复杂性理论的重要概念1. P问题和NP问题在计算复杂性理论中,P问题指的是可以在多项式时间内解决的问题,而NP问题则是指可以在多项式时间内验证给定解是否正确的问题。
其中,P问题是NP问题的一个子集,即P⊆NP。
2. NP完全性NP完全性是计算复杂性理论中的一个重要概念。
一个问题是NP完全的,意味着它是NP问题中最难的一类。
如果我们能够找到一个多项式时间内解决NP完全问题的算法,那么可以得出P = NP的结论,这是计算机科学中的一个重大问题。
3. 计算复杂性度量计算复杂性理论通过引入时间复杂性和空间复杂性度量来衡量算法的效率。
其中,时间复杂性度量算法执行所需的时间步数,空间复杂性度量算法所需的存储空间。
这些度量帮助我们选择具有高效率的算法,提高计算问题的解决速度。
四、计算复杂性问题的研究方法计算复杂性理论研究问题的方法主要有两种:证明方法和求解方法。
证明方法通过证明某个问题是NP完全的来研究问题难度;而求解方法则是通过设计高效的算法来解决问题。
1. 证明方法证明方法是计算复杂性理论中常用的方法之一,它使用约简技术将一个已知的NP完全问题转化为待研究问题,从而证明待研究问题也是NP完全的。
计算理论_计算复杂性_2016
一些P问题
有些问题初看起来不属于P 求最大公因子: 欧几里德算法, 辗转相除法 模p指数运算ab mod p 素性测试 等等 以增加空间复杂性来减小时间复杂性 上下文无关语言 有O(n3)判定器
快速验证
HP = {<G,s,t>|G是包含从s到t的 哈密顿路径的有向图} CLIQUE={<G,k>|G是有k团的无向图} 目前没有快速算法,但其成员是可以快速验证的. 注意:HP的补可能不是可以快速验证的. 快速验证的特点: 1. 只需要对语言中的串能快速验证. 2. 验证需要借助额外的信息:证书,身份证.
3SAT = { <> | 是可满足的3cnf }
清洗算法对3cnf是否有效? 举例对比:
(x3x3)(x1x2)(x1x2)(x1x2)(x1x2)
(x3x3)(x3x1x2)(x3x1x2)(x3x1x2)(x3x1x2)
{0k1k|k0}TIME(nlogn)
由图灵机M2知道ATIME(n log n) 有没有更快的图灵机识别A? 对于单带确定图灵机, 由 定理: 时间o(nlogn)的单带图灵机判定的语言 是正则语言. TIME(o(nlogn)) 正则语言类 TIME(n) 正则语言类 = TIME(n) = TIME(o(nlogn)) 非正则语言 {0k1k | k0}TIME(o(nlogn))
子句个数水平行除两端的两个节点外有3k1个节点每个子句对应一对节点共2k个用分隔节点隔开k1个称这种路径为正规路径可满足g有如下从s到t哈密顿路径从上至下赋值1的变量左右式通过钻石赋值0的变量右左式通过钻石选一真文字经过一次称这种路径为正规路径从上至下赋值1的变量左右式通过钻石赋值0的变量右左式通过钻石选一真文字经过一次称这种路径为正规路径则公式可满足右边正规路径对应x则公式可满足右边正规路径对应xg是有从s到t哈密顿路径的有向图uhpg是有从s到t哈密顿路径的无向图证明
第11章 计算复杂性理论-算法设计与分析(第2版)-李春葆-清华大学出版社
第6步:遇到0,将0改为x并右移 xxy1B …
xxy1B …
第7步:遇到y,右移 xxy1B …
第8步:遇到1,将1改为y并左移 xxyyB …
第9步:遇到y,左移 xxyyB …
xxyyB …
第10步:遇到x,右移 xxyyB …
第11步:遇到y,右移 xxyyB …
q4 R
q1 R
1/y
L q2
0/0,y/y 0/0,y/y
识别输入串w1=0011的瞬像演变过程如下:
q0 R
0/x
y/y
x/x
q3 R
y/y
B/B
q4 R
q1 R
1/y
L q2
0/0,y/y 0/0,y/y
q00011 → xq1011 → x0q111 → xq20y1 → q2x0y1 → xq00y1 → xxq1y1 → xxyq11 → xxq2yy → xq2xyy → xxq0yy → xxyq3y → xxyyq4B → xxyyBq4 进入终止状态q4,图灵机M停机并接受输入串w1。
Q是有限状态集,q0(q0∈Q)是初始状态,F(FQ)是终止状态 集,Γ是输入带的符号集。 B(B∈Γ)是空白符。 ∑是Γ中除B外的输入字母表。 δ:Q×Γ→Q×Γ×{L,R}是动作函数,其中L表示左移一格,R表 示右移一格,对于某些q∈Q和a∈Γ,δ(q,a)可以无定义。
图灵机M的工作过程:
把输入串a1a2…an(ai∈∑)放置在输入带上,如放置在最左端,开始 时读写头注视输入带上某一格,如注视最左端的第一格,M的初始状 态为q0。 在每一步,读写头把扫描到的字符(设为xi)传送到有限状态控制器, 有限状态控制器根据当前状态q和动作函数δ(q,xi)确定状态的变化, 在当前格写上新字符以及移动读写头。 当进入某个终止状态或δ(q,xi)无定义时,图灵机M停机。
《复杂性理论》讲义2
第二章算法问题及其复杂性2.1 什么是算法问题?1.算法问题(可解的问题)——简单地说,就是存在求解算法的问题。
例子(见书)2. 算法问题定义(1) 一个可行的(即语法正确的)输入集的描述——每个输入可表为在一个有限字母表上的有限字母串;(2)一个函数的描述——将每个输入映射到一个非空的正确输出集,每个输出也是一个有限字母表上的有限序列。
3. 问题和问题实例4. 关于算法问题的输入好算法的计算时间与问题的输入形式有关。
然而,一个问题的所有合理的输入形式往往导出的算法问题是类似的。
因此一般可以忽略问题的具体输入形式。
例如,一个图使用邻接表表示和用邻接矩阵表示看作是没有太大区别。
5. 算法问题的几种形式搜索问题、优化问题、求值问题、判定问题(形式语言)2.2 一些重要的算法问题1. 旅行商问题 (TSP)——有多种变型2. 0/1背包问题3. 划分问题4. 监控(覆盖)问题5. 团问题6. 组队问题7. 网络中的最优流问题8. 运动联盟的冠军问题9. 验证问题10. 数论问题(素数测试、分解质因数)2.3 如何度量算法的计算时间?1.什么是算法?——直观地讲,算法就是一个无歧义的指令集,它规定了根据输入如何一步步得出一个正确输出的步骤。
确定性算法——对于同一输入而言,算法每一时刻下一计算步骤都是唯一确定的。
随机算法——对同一输入而言,每一时刻算法下一计算步骤可能依一个随机数来定。
2.一个算法的计算时间如何度量?算法的计算时间依赖于诸多因素:输入、计算机、程序设计语言、算法的实现…但是有些因素的影响是有限的并且也是可控的。
算法的计算时间可以简化为仅仅依赖于算法本身和输入大小。
计算时间是用运算步骤而不是具体时间来度量。
3.计算模型寄存器机(Register Machine),即随机存取机(Random Access Machine).对数成本模型(Logarithmic Cost Model)——认为在数n上的算术运算的成本为O(log n)。
浅谈计算复杂性理论
浅谈计算复杂性理论
计算复杂性理论是计算机科学中一个重要的领域,它有助于我们理解
计算机如何工作,帮助我们知晓如何使用计算机以有效的方式来解决各种
问题。
而在过去的几十年里,人们研究了计算机的性能,从而开发出有用
的表示,以及有效地分类计算机上的问题,这就是计算复杂性理论。
计算复杂性理论被用来表示计算机程序的复杂性以及它们的处理效率。
它不仅可以度量一个问题的复杂度,还可以度量一系列问题的复杂度,以
及不同的处理器在处理不同问题时所花费的时间。
它还可以用来分析算法
的有效性,以及在最佳的情况下使用不同算法的优劣。
计算复杂性理论目前分为不同的分支,如理论计算机科学、算法分析、最优性和可实现性。
理论计算机科学主要研究计算机能够处理任何问题的
理论基础,包括计算机中可用的空间和时间复杂度等。
算法分析是指利用
不同的技术指标,比如时间和空间复杂度,来评估算法性能的过程。
最优
性跟理论计算机科学相关,它研究给定问题的最优解,并将其复杂度限制
在最低要求。
而可实现性则专注于研究计算机中实现这些最佳解的方法和
算法。
计算复杂性理论的研究是一个新兴的研究领域。
计算复杂性理论总结报告
计算复杂性理论总结报告(总10页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--计算复杂性理论总结报告一、图灵机(1)图灵机基本模型图灵机是由图灵(Alan Mathisom Turing)在1936年提出的,它是一个通用的计算模型。
通过图灵机,来研究递归可枚举集和部分递归函数,对算法和可计算性进行研究提供了形式化描述工具。
图灵机的基本模型包括一个有穷控制器,一条含有无数个带方格的输入带和一个读写头。
其直观物理模型如下图1所示。
基本图灵动作有以下三种:(1)改写被扫描带方格内容,控制器转化为下一状态。
(2)读写头向左移一个带方格,控制器转化为下一状态。
(3)读写头向左移一个带方格,控制器转化为下一状态。
图1图灵机(2)图灵机形式化定义,图灵机演算过程及语言描述定义:一个基本图灵机定义为一个七元组 TM={Q,C,δ,A,B,q1,F}。
其中Q是状态集合,(图灵机所有的状态)非空有限集;C是带符号表,(放在带方格中的符号集合)非空集;δ是控制函数或过程转换函数(定义控制器)δ:QxC QxC∪(R,L);A是输入字母表,A⊆C;B是空白符,B∈C;q1是初始状态,q1∈Q;F是终态集,F ⊆Q.TM的扫描符号串主要由δ来确定:(1)δ(q,s)=(q’,s’);(2)δ(q,s)=(q’,R);(3)δ(q,s)=(q’,L);(4)δ(q,s)无效,对应无定义时图灵机终止。
TM的工作用“格局”的转换来描述。
格局:σ:a1a2a3…aj-1qajaj+1…其中q∈Q,ai∈C;(1)若δ(q,ai)无定义,称σ为停机格局;(2)若q∈F,称σ为接受格局;(3)若q为初始状态,称σ为初始格局;格局σ到格局τ的转换σ├mτ若成立σ=σ1├m1σ2├m2σ…3├Mσk 记为σ1├*σk (k>=0)(3)图灵机其他形式(1)五元机δ:QxC→QxCx{R,L}基本动作:qsq’s’即δ(q,s)=(q’,s’);qsq’L即δ(q,s)=(q’,L);qsq’R即δ(q,s)=(q’,R)。
理论计算机科学中的计算复杂性理论研究毕业论文
理论计算机科学中的计算复杂性理论研究毕业论文Abstract:计算复杂性理论是理论计算机科学中的一个重要研究领域。
本文从该领域的起源、基本概念和主要研究内容三个方面探讨计算复杂性理论的重要性及其在实际应用中的作用。
首先介绍了计算复杂性理论的起源和发展历程,接着解释了计算问题、计算模型、算法和复杂性的基本概念。
随后探讨了计算复杂性理论在计算机科学中的核心问题,包括P与NP问题、NP完全性和NP难度、多项式时间可解问题等。
最后,讨论了计算复杂性理论在实际应用中的作用和价值,并对其未来发展进行了展望。
1. 引言计算复杂性理论是理论计算机科学中的一个重要研究领域,是研究计算机算法和问题的困难程度的理论基础。
自20世纪60年代以来,计算复杂性理论逐渐发展成为理论计算机科学的基石之一。
计算复杂性理论的研究成果不仅为计算机科学的发展提供了理论依据,也为解决实际问题提供了方法和策略。
2. 计算复杂性理论的起源与发展计算复杂性理论的起源可以追溯到20世纪50年代末和60年代初,其最早的研究动机源于对计算问题的困难性的认识。
此后,随着计算机技术的快速发展,计算复杂性理论逐渐形成并得到广泛应用。
计算复杂性理论的发展受益于图灵机模型、多项式时间可解、NP完全性等基本概念的提出和研究。
3. 计算问题的基本概念与模型在计算复杂性理论中,计算问题是研究的基本对象。
计算问题可以通过算法解决,而算法又可以由计算模型来描述。
计算模型是一个形式化的数学模型,用于描述计算过程中使用的有限资源和约束条件。
计算问题的本质是找到一种有效的算法来解决它,而算法的复杂度则是刻画算法的时间和空间资源使用情况的度量。
4. 计算复杂性理论的核心问题计算复杂性理论的核心问题之一是P与NP问题。
P和NP是两个重要的复杂性类,前者表示在多项式时间内可解的问题,后者表示在非确定性多项式时间内可解的问题。
P与NP问题的解答关系到计算理论的基础性问题。
另一个核心问题是NP完全性和NP难度的研究,它们是复杂性理论中的重要概念。
代数方程和数值计算的复杂性理论简介
电子科技大学计算机学院 顾小丰
54 - 6
计算的复杂性
第一章 代数方程和数值计算的复杂性理论简介
不动点迭代法
代数方程都可以表示成
f(x)=a0xn+a1xn-1+a2xn-2+·· n-1x+an=0,a0≠0 ·+a
这里f(x)是一个n次多项式。如果能够把方程 f(x)=0
改写成
2013年7月30日
电子科技大学计算机学院 顾小丰
54 - 8
计算的复杂性
第一章 代数方程和数值计算的复杂性理论简介
不动点迭代法
从上面可以看出,把代数方程改写成不动点方程是容易的,难的是怎 样得到不动点x*。为此,我们采用迭代方法:找一个点,记作x0 , 代入函数φ,得到φ(x0),记作x1,再代入函数φ,得到φ(x1),记作x2 ,·,如此一直做下去,可以得到一个序列 · · x0, x1, x2, ·, xn, · · · · · 其迭代关系可以表示成 xn+1=φ(xn),n=0,1,2,· · · 有趣的是,这个迭代序列有时候可以帮助我们找到所要的不动点,这 就是不动点迭代方法。
2013年7月30日
电子科技大学计算机学院 顾小丰
54 - 14
计算的复杂性
第一章 代数方程和数值计算的复杂性理论简介
为此,我们做3个迭代,数据如下:
n 0 1 2 3 4 5 6 xn -2.1 -2.2847653 -3.5446962 -32.801317 -2233620.6 xn 1.9 1.5741759 0.6862608 0.1266060 0.1176489 0.1176483 0.1176483 xn 2.1 2.5200594 6.0963224 495.44315
计算机算法复杂性理论
计算机算法复杂性理论计算机算法复杂性理论是计算机科学的重要分支之一,着重研究算法在解决问题时所需的计算资源的使用情况。
通过对算法的复杂性进行分析,可以评估算法解决实际问题的效率和可行性,并提供指导原则来选择合适的算法。
一、算法复杂性的定义和表达方式算法复杂性理论主要关注算法在最坏情况下的行为,而不是其平均行为。
为了研究算法的复杂性,一般采用大O表示法来表示算法的运行时间或空间消耗。
大O表示法给出了算法运行时间或空间消耗与问题规模的增长趋势。
例如,如果一个算法的运行时间为O(n),表示算法的运行时间随问题规模的增加而线性增长。
二、算法复杂性的分类常见的算法复杂性分类包括时间复杂性和空间复杂性。
1. 时间复杂性时间复杂性是衡量算法运行时间消耗的指标。
常见的时间复杂性包括:- O(1):常数时间复杂性,表示算法的运行时间不随问题规模的增加而增加。
- O(log n):对数时间复杂性,表示算法的运行时间随问题规模的增加而增加,但增长速度相对较慢。
- O(n):线性时间复杂性,表示算法的运行时间随问题规模的增加成线性增长。
- O(nlog n):线性对数时间复杂性,表示算法的运行时间随问题规模的增加成线性对数增长。
- O(n^k):多项式时间复杂性,表示算法的运行时间随问题规模的增加成多项式增长。
- O(2^n):指数时间复杂性,表示算法的运行时间随问题规模的增加成指数增长。
2. 空间复杂性空间复杂性是衡量算法空间资源消耗的指标。
常见的空间复杂性与时间复杂性类似,也使用大O表示法来表示。
三、算法复杂性的分析方法算法的复杂性分析可以通过以下几种方法进行。
1. 渐进分析渐进分析是最常用的算法复杂性分析方法,通过关注算法在问题规模无限增长时的行为来评估其复杂性。
渐进分析的关键是确定算法运行时间或空间消耗的增长趋势。
2. 最坏情况分析最坏情况分析是一种悲观的算法复杂性评估方法,认为算法在最坏情况下的表现是最能代表其复杂性的。
计算机算法复杂性理论与实际应用
计算机算法复杂性理论与实际应用计算机算法是现代计算机科学的核心之一,它是解决问题的一系列指令集。
算法的优劣对计算机程序的效率和性能有着直接的影响。
在计算机算法领域,复杂性理论一直是一个重要的研究方向。
本文将探讨计算机算法复杂性理论以及它在实际应用中的重要性。
一、计算机算法复杂性理论的概述A. 算法复杂性理论的定义计算机算法复杂性理论是研究算法运行时间、空间需求以及资源消耗的一门学科。
该理论的目标是分析和描述算法在不同输入规模下的表现,以及最优算法的存在性与可行性。
B. 计算机算法复杂性理论的分类1. 时间复杂性时间复杂性是指算法执行所需的时间,包括最佳情况、最差情况和平均情况。
通常用大O表示法表示,例如O(n)、O(n^2)等。
2. 空间复杂性空间复杂性是指算法执行所需的内存空间量,包括最佳情况、最差情况和平均情况。
同样使用大O表示法表示。
3. 算法正确性与完备性算法正确性是指算法在给定输入下是否得出正确的输出。
算法完备性则是指算法是否能够解决所有该问题的实例。
4. 可计算性理论可计算性理论研究的是计算过程的可行性和限制,探讨了计算机算法概念上的极限问题。
二、计算机算法复杂性理论的实际应用A. 算法设计和优化1. 算法设计算法复杂性理论为算法设计提供了指导,通过分析和评价算法的时间和空间复杂性,可以选择合适的算法来解决问题。
2. 算法优化通过复杂性理论,可以发现算法中的瓶颈和性能瓶颈,并进行相应的优化。
这可以提高计算机程序的效率和性能,减少资源的浪费。
B. 网络流量优化1. 网络流量控制复杂性理论可以帮助我们分析和优化网络流量控制算法,以降低网络拥塞,提高网络吞吐量。
2. 网络路由算法复杂性理论可以帮助我们设计更优的网络路由算法,提高传输效率,减少数据丢失和延迟。
C. 数据压缩和加密1. 数据压缩算法算法复杂性理论为数据压缩提供了理论基础,通过算法的设计和分析,可以实现更高效的数据压缩算法。
2. 数据加密算法复杂性理论也对数据加密算法的设计和分析起到了指导作用,保障数据的安全性和隐私性。
计算复杂性理论
计算复杂性理论
复杂性理论是指研究复杂系统和复杂行为的理论,它是一种非常广泛的学科,涉及物理、生物、社会、经济等多个领域。
其基本思想是把复杂系统看作是一个复杂整体,而这个整体受到许多不同因素的影响。
复杂性理论的研究方法包括计算机模拟、可视化技术、统计分析、数学建模等,旨在从多种不同的角度分析复杂系统。
它可以帮助我们更好地理解复杂系统中的不同行为,从而更好地控制和预测这些行为。
例如,复杂性理论可以用来研究高维度的社会系统,比如说,可以利用复杂性理论来研究社会、经济和政治系统中的复杂性,从而更好地了解它们如何发展和演化。
同样,复杂性理论也可以用来研究物理系统,比如环境系统、气候系统和动力系统。
另外,复杂性理论也被广泛应用于生物学领域,比如利用复杂性理论来研究生物系统,如生物多样性、生态系统、行为学等,以及利用复杂性理论来探索疾病的发展历程、行为变化以及治疗策略等。
总之,复杂性理论是一种非常有用的理论工具,它可以帮助我们更好地理解复杂系统,从而更好地控制它们。
它也可以用来研究社会、物理和生物等领域中的复杂性,这些研究对于改善我们的生活有着
重要的意义。
3 计算复杂性理论
计算复杂性理论(Computational complexity theory)是计算理论的一部分,研究计算问题时所需的资源,比如时间和空间,以及如何尽可能的节省这些资源。
目录[隐藏]• 1 简介• 2 历史• 3 基本概念和工具o 3.1 计算模型与计算资源o 3.2 判定性问题和可计算性o 3.3 算法分析o 3.4 复杂性类o 3.5 归约• 4 NP与P关系问题及相关理论o 4.1 NP和P的定义o 4.2 NP与P关系问题o 4.3 NP完备理论o 4.4 电路复杂性o 4.5 其它NP与P关系问题相关的理论• 5 理论与实践• 6 参考•7 外部链接[编辑]简介计算复杂性理论所研究的资源中最常见的是时间(要通过多少步才能解决问题)和空间(在解决问题时需要多少内存)。
其他资源亦可考虑,例如在并行计算中,需要多少并行处理器才能解决问题。
时间复杂度是指在计算机科学与工程领域完成一个算法所需要的时间,是衡量一个算法优劣的重要参数。
时间复杂度越小,说明该算法效率越高,则该算法越有价值。
空间复杂度是指计算机科学领域完成一个算法所需要占用的存储空间,一般是输入参数的函数。
它是算法优劣的重要度量指标,一般来说,空间复杂度越小,算法越好。
我们假设有一个图灵机来解决某一类语言的某一问题,设有X个字(word)属于这个问题,把X放入这个图灵机的输入端,这个图灵机为解决此问题所需要的工作带格子数总和称为空间。
复杂度理论和可计算性理论不同,可计算性理论的重心在于问题能否解决,不管需要多少资源。
而复杂性理论作为计算理论的分支,某种程度上被认为和算法理论是一种“矛”与“盾”的关系,即算法理论专注于设计有效的算法,而复杂性理论专注于理解为什么对于某类问题,不存在有效的算法。
[编辑]历史在20世纪50年代,Trahtenbrot和Rabin的论文被认为是该领域最早的文献。
而一般说来,被公认为奠定了计算复杂性领域基础的是Hartmanis和Stearns的1960年代的论文On the computational complexity of algorithms。
第一讲计算复杂性理论精品PPT课件
演讲人:XXXXXX 时 间:XX年XX月XX日
计算量的表示法: 上界值表示法
O記号:(Big O Notation)
•定義: O(f(n)) 读作order f(n), 或阶 f(n)
即: g(n)=O(f(n))
–表示对于任意定数c 和 m,以及对所有 n>m, 有下式成立:
g(n)< cf(n)
计算量的表示法——例
n2+1000n→O(n2)
第一讲: 计算复杂性理论 (Complexity Theory)
计算量的概念 计算量的表示 算法与计算量 计算复杂性 影响计算复杂性的因素
优化问题及其计算的复杂性
例:
组合优化问题:
1 3 9
2 4 0
3 5 1
4 6 2
5 7 3
組合数虽然有限,但因其数量太多,寻找最优解很难。
背包问题(knapsack problem):
计算量的膨胀(1)
10行×10列棋盘上米粒的数量
(第1格内放1粒米,以后每格顺次增加1倍……)
格序号
米粒数
重量 (kg)
1
1
2.0×10-5
9
256
5.1×10-3
18
131072
2.6×100
27
67108864
1.3×103
36
34359738368
6.9 ×105
45
17592186044416
計算量(2)
{a1, a2,..., an}:n個整数
Q1. 求和(1): a1+a2+・・・+an. n-1 steps → O(n)算法.
(32)复杂理论内容小结
(32)复杂理论内容小结(32)复杂理论内容小结一复杂理论的核心问题是质变二耗散结构理论为质变问题提供了物质基础;三混沌论为质变提供了动作模式:四协同学为质变提供了运作机制:五系统平衡控制减弱:六质变发生在混沌的边缘:一复杂理论的核心问题是质变复杂理论主要研究系统相变、飞跃、质变的问题,即一个系统如何向更高一层次系统转化的问题。
二耗散结构理论为质变问题提供了物质基础;只要给系统中某个子系统不断供给充足的物质和能量,使子系统正反馈运动逐渐加强,最终超过了系统平衡控制能力时,子系统的量变就会超出系统的组织框架,在一个新的水平上建立一个新的结构。
这就是我们常说的量变引起质变的过程。
三混沌论为质变提供了动作模式:研究证实,子系统的简单的量变就可以引发系统的神秘而复杂的质变。
这就把质变通俗化、数量化,把神秘的结果与可操作的实际结合起来,这是直接在混沌论研究的基础解决的。
混沌论发现系统的“现状”是由子系统间简单的相互作用来维持的。
现在,将这一条再继续向前推进一步,发现系统的质变,一个旧系统向新系统的转变,也是由这些子系统的简单的相互作用完成的。
只不过这两个阶段中的子系统间相互作用的强度大小在数量上有不同而已。
质变之所以发生,是因为作用的强度明显加大,超过了系统平衡控制的数值而引起的。
四协同学为质变提供了运作机制:在质变过程中,当一个子系统作为量变的主体发生正反馈时,其他周围相关子系统不是静止不变的,而是相应发生各自的正反馈。
以协同或制约那个首先发生正反馈量变的了系统。
并最终使系统在新的基础上达到新的平衡。
这就表明,量变由一个了系统正反馈开始,但并不总是这一个子系统在变化,而是很快系统中所有相关子系统都以自己特殊的方式参加到变化中来。
使系统形成“一片混乱”的局面。
然而,正是这一片混乱,正是多个子系统也发生了变化,才使系统得以在新的水平上达到新的平衡。
并因此使系统继续保持存在。
否则,如果系统中只有一个子系统在变化,其他子系统无变化,那么这个系统就将失去平衡,趋于死亡。
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二、 不可判定问题及相关结论,图灵机停机判定问题,文法 不可判定问题
(1) 不可判定问题及结论
设判定问题π ,使π 为真的实例的集合为 Yπ ,实例的全体集合为 Dπ ,这样 一个判定问题就可以这样描述π =(Dπ ,Yπ ) 。通过二元组编码和谓词对应来讨 论。通过编码建立判定问题与谓词的对应关系 设编码为 e, Dπ —>A*(谓词)。对于 I∈Dπ , Dπ (I)<=>I∈Yπ ,其中 e (I) =x 对于同一个判定问题, 其编码 e1 与 e2 得谓词 P1 与 P2, 根据 chuuring-Turing 命题, 若 e1 与 e2 是可计算的,则有可计算函数 f1: A *— >A*; f2: A *— >A*使得 P1(x)<=>P2(X) P2(X)<=> P1(x)。 定义:如果谓词π 是可计算的,则称判定问题是可判定的,如果谓词π 是半可 判定的,则称判定问题是半可判定的,否则是不可判定的。 定义:设π 1 与π 2 两个判定问题,若有函数 f:Dπ 1—> Dπ 2 满足: (1)f 是可计算的; (2)对于每个实例 I∈Dπ 1 总有 I∈Yπ <=>f(I)∈Yπ 2 则称 f 为判定问题π 1 到π 2 的规约。 定理:设判定问题π 1 可规约为判定问题π 2,则 π 2 是可判定的,蕴含π 1 是可判定的; π 2 是不可判定的,蕴含π 1 是不可判定的。
(2) Bar-Hillel 泵引理及主要作用
Bar-Hillel 泵引理:设 chomsky 范式文法有 n 个变元, L=L(G), 对于 x∈L, 若|X| ≥2n 则 x 可以表示成 x=u1v1uv2u2,使得 (1)|v1uv2|≥2n; (2)|v1v2|≠ε; (3)对于所有的 k≥0,u1v1kuv2k u2∈L 推论:设 L 是上下文无关语言,则存在正整数 m,使得长度大于 m 的 x 可用 于验证某些语言不是上下文无关语言。 作用:通过泵引理以反证法证明 L 不是上下文无关语言。
(4) 离线图灵机
离线图灵机有一条输入带和 k 条工作带,输入带的带头只读不写,工作带的带头是 和普通多带图灵机一样的读写头。# $分别表示输入带的左端和右端。
( 各种图灵机之间关系
定理:四元图灵机与五元图灵机是等价的。 定理:单向图灵机与四元机是等价的。
定理:多带图灵机与单带图灵机是等价的。 定理:离线图灵机与单带图灵机是等价。 总结:图灵机都是等价的。
(2) 图灵机形式化定义,图灵机的接受过程及接受语言过程
定义:一个基本图灵机 M 定义为一个七元组 TM={Q,C,δ,A,B,q1,F}。 Q 是状态集,一个非空有穷集合,标示图灵机的所有状态; C 是带字母表, (放在带方格中的符号集合)非空有穷集; δ 是动作函数,包括控制函数或过程转换函数(定义控制器) ,是 QxCQxC ∪(R,L)的部分函数;A 是输入字母表,A⊆C-{B}; B 是空白符,B∈C; q1 是初始状态,q1∈Q; F 是接收状态集,F⊆Q,F 中的元素叫做接收状态 图灵机的每一步计算由动作函数 δ 确定,设当前状态 q,被扫描的符号为 s δ(q,s)=(q’,s’) ,把被扫描的方格的内容改写成 s’并且转换到状态 q’,读 写头的位置保持不变。 δ(q,s)=(q’,R),读写头左移一格并且转换到状态 q’,带的内容保持不变。 δ(q,s)=(q’,L),读写头右移一格并且转换到状态 q’,带的内容保持不变。 δ(q,s)无定义,则停止计算。 图灵机的格局包括带的内容、读写头的位置和控制器的状态,可表示成
四、 上下文无关文法
(1) chomsky 范式的文法及相关理论(等价性)
chomsky 范式文法:设上下文无关文法 G=(V ,T,P,S)的每一个产生式都有如下 形式:x—>yz,x—>a 其中 x,y,z∈V,a∈T,则上下文无关文法 G 为 chomsky 范式文法。 定义:设正上下文无关文法 G=(V ,T,P,S),形如 X→Y 的产生式称作单枝的, 其中 X,Y∈V。如果 G 不含单枝的产生式,则称它是分枝的。 定理: G 为上下文 无关文法, 则存在 分枝的正的上下文 无关文 法 G’ 使 L(G)=L(G’)
计算复杂性理论总结报告
——计算机技术 33 班郭培赞指导老师:王宝文
一、 图灵机
(1) 图灵机基本模型
基本图灵机有一条带作为存储装置和一个控制器,控制器带一个读写头(又叫 做带头) 。带的两端是无穷的,被划分成无穷多个小方格,每个小方格内可以存放 一个符号,控制器有有穷个状态。在计算的每一步,控制器总处于某个状态,读写 头可左移或右移扫描一个方格, 根据控制器当前所处的状态和读写头扫描的方格内 的符号。控制器完成下列三个动作中的其中一个: 1.改写被扫描方格的内容,控制器转换到一个新的状态; 2.读写头向左移动一格,控制器转换到一个新的状态; 3.读写头向右移动一格,控制器转换到一个新状态; 结构如图所示: 左右无穷的带 读写头 控制器
机 M’使 L(M)=L(M’)。 这里的 M 可以是 DTM,也可以是 NTM,但是它是多带的,M 的时间上界是 t(n)。M’是单带,可以是 DTM,也可以是 NTM,M’的时间上界是 t2(n)。
空间复杂度
定义:设 DTM M,字母表为 A,对所有的 w∈A*,M 总停机,把 M 关于 w 的 计 算 中 在 每 一 条 工 作 带 上 使 用 的 方 格 数 的 最 大 值 记 为 ������������ (������) . 称 ������������ (n)=max{������������ ������ ������ ∈ A ∗ 且 w| ≦ n},n∈N 为 M 的空间复杂度。设全函数 s:N→ N。如果������������ (������)=O(s(n)),则称 s(n)是 M 的空间复杂度上界。 定理: 设 M 是一台有 k 条工作带的 s(n)空间界限的离线 DTM(NTM), 其中 k>1, 则存在只有一条工作带的离线 DTM(NTM)M’, 使得 L(M’)=L(M)并且 M’与 M 有相 同的空间复杂度上界。
(2) 图灵机停机判定问题
定义:图灵机的停机问题——任给图灵机和格局 ζ,从格局 ζ 开始,图灵机是否最 终停机? 定理:图灵机的停机问题是不可判定的。
(3) 文法不可判定问题
引理:如果 u∈L(M),则 L(������M,u )={������������ |������ > 0},如果 u 不属于 L(M),则 L(������M,u )=空集 定理:下述问题是不可判定的: 任给一个文法 G,是否 L(G)为空集? 任给一个文法 G,是否 L(G)是无穷的? 任给一个文法 G 和字符串 x,是否 x∈L(G)?
(3) 非正则语言的定义及相关结论 (4) 泵引理内容及主要作用
正则语言的泵引理:设 L 是正则语言,则存在与 L 相关的常数 n 满足:对于 任何 L 中的串 w,如果|w|≥n,则我们就能够把 w 打断为三个串 w=xyz 使得: (1)y ≠ε。 (2)|xy| ≤ n。 (3)对于所有的 k ≥ 0,串 xykz∈L。 换句话说,我们总能够在离 w 的开始处的地方找到一个非空的串 y,然后可以把它 作为“泵” ,也就是说,重复 y 任意多次,或者去掉它(k=0 的情况) ,而所得到的
(m )
(x1,x2,…..xm)=y
若图灵机停机在非接收状态或永不停机,则无定义。 定义图灵机接受过程:如果从初试格局 q1Bx 开始计算,图灵机最终停机在接 受格局,则称图灵机接收 x。图灵机接收的所有字符串组成的集合称作图灵机接收 的语言,或图灵机识别的语言。
(3) 图灵机其他形式 (1) 五元图灵机
三、 正则语言
(1) chomsky 文法分类
文法为四元组 G=(V,T,P,δ )其中,V 为非终结符集合,T 为终结符集合, P 为规则集,δ 为开始符号 0 型文法:等价于图灵机。对产生式不附加任何条件。 1 型文法:线性界限自动机。是上下文有关文法,每一个产生式α →β 都满足条件 |α |≦|β | 2 型文法:下推自动机。是上下文无关文法,每一个产生式都形如 A→α ,其中 A ∈V,α ∈(T∪U)* 3 行文法: 有穷自动机。 正则文法, 若文法满足 A—>aB 或 A—>w,其中 A, B∈V, w∈A*, 则称此种文法为右线型文法; 若 A—>Ba, A—> A—>w,其中 A, B∈V,w∈A*,则称此种文法为左线型文法。
五元图灵机的一步要做四元图灵机两步做的事情, 改写一个符号并且左移一格, 或者改写一个符号并且右移一格。
(2) 单向无穷带图灵机
单项无穷带图灵机的带仅在一个方向上是无穷的,有一个最左方格#被固定在 带的左端,他左边的方格永远不会被使用。
(3) 多带图灵机
多带图灵机有 k 个读写头, 没个读写头扫描一条带, 可以改写被扫描方格内的符号、 左移一格或者右移一格。 读写头的动作由当前的状态和 k 个读写头从 k 条带上读到 的 k 个符号决定。
(2) DFA,NFA 正则定义及相关结论
确定自动机 DFA M=(Q,A, δ,q1,F)其中 Q 是状态集;A 是输入字母表; q1 是初态, q1∈Q; F 是终态集, F⊆Q; δ 是控制函数或者转换函数, δ: QxA—>Q , δ 是确定的。 Q={q1,q2,q3,q4};A={a,b} F={q3} 则根据状态转化图得知 L(G)={bna / n≥1}. 不确定自动机 NFA M=(Q,A, δ*,q1,F) ,其中 Q 是状态集;A 是输入字母 表;q1 是初态,q1∈Q;F 是终态集, F⊆Q;δ 是控制函数或者转换函数,δ*: QxA*2Q 根据状态转化图得知 L(G)={an / n≥2}∪{bna / n≥1} DFA 与 NFA 仅仅是控制函数的不同。 结论:不确定自动机和确定自动机是等价的。 定理:语言 L 能被 DFA 接受当且仅当语言 L 能被 NFA 接受。 定理:语言 L 是正则语言当且仅当存在 DFA M 使 L=L(M)。