第263章 P＝NP（2 / 2）
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p\\u003dNp其实是一个地球上的未解难题，其中的p代表的是可以在一个多项式时间内解决的问题。
这问题过于复杂了，其实可以简单的理解为，p问题就是给出多个值乘和加在一起，然后算出答案的问题，比如我问你1+1等于几。
更复杂一点则是，在具有唯一值运算的机械上列举一个多项式，多项式就是多个单项式的和，而单项式则可以是一个数字或者一个字母，也可以是数字和字母的乘积，也就说，1是单项式，a是单项式，1xa也是单项式，但不可以是1+a或者1-a，也不能是1除a。
而多项式的表达可以是1+a，这里可以将1看成一个单项式，a看成一个单项式，那么这就是一个多项式。
也可以是1xa+2xa，这里可以将1xa看做一个单项式，2xa看向一个单项式，当然，多项式也可以是多个甚至无数个单项式，比如1xa+2xa+3xa+4xa……+100xa……
多项式时间则就是一个算法的运行时间复杂度为多项式，时间复杂度要简单的解释就是一个循环算法的运算时间，如果说它循环2次，运算的时间是原本1次的2倍，那么这个算法的时间复杂度就可以，如果循环2次，运算时间却是原本1次的3倍，那么这个算法的时间复杂度就很高。
概念很抽象，因为这属于信息学的知识。
而Np问题就又是一个更加抽象的问题了，它是在一个多项式时间中验证或者猜测一个解的问题。
刚才说的p问题我们可以得到确定的答案，而Np问题本身就是不确定的，如果用简单的语言来描述的话，那就比如你计算29+82等于多少，Np就是从1开始列举出所有的答案来，一一确认和否认。
等于1？验证结果是错误，等于2？验证结果是错误……等于108，验证结果是正确，那么这才可以结束。
亦或者你可以直接猜，如果你厉害，你可以直接一次猜中是108，这猜并不是说运气，而是通过其他方式确定猜出的答案在准确范围内。
感觉一个是精确计算一个是穷举法，似乎前者更好一些。
正是如此！
p\\u003dNp真正解决的问题是计算机运算逻辑的问题，1+1等于几计算机当然可以办到在短时间内完成，但是没有人在网上询问1+1等于几，大部分问的是，宇宙有多大？人体有多少细胞或者原子？又比如一些运筹学问题，一些分子结构，基因结构的问题。
这样的问题也是要依靠计算机的运算，那么计算机如何用一般的计算来计算出宇宙多大，人体的细胞和原子有多少呢？它只能非常复杂的进行的验证和猜测，然而这种计算消耗的时间太多太多了。
p问题是一部分，Np问题是另外一部分，如果能将这两者相等，就是将复杂Np问题简化成p问题去解决，在同一套逻辑中兼容两套问题的算法。
p\\u003dNp就是将一个用穷举法计算出的数字回答是或者否回答的问题简化成一项只需要简单的数学计算得出准确结果的问题。
p\\u003dNp对于计算机领域是巨大的进步，相当于数学领域的另类基本力的相互统一。
“所以，你可以更快更容易的解决更为复杂的问题了？”
这是El的一大步。
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