多项式时间可计算函数（P什么意思）

多项式时间可计算函数？

多项式时间，就是所需时间是规模的多项式函数，典型的例子是1次函数f(n)=kn+b

P什么意思？

P是在一个图灵机上在多项式时间内可以解决的决定性问题的群。

基本信息

外文名

p

释义

学术意思

词性

中性词

年代

现代

属性

泛指不特指

基本介绍

符号逻辑学：

P与Q和R通常用来代表一个命题。

物理学：

偏振p（小写）表示动量（单位kgm/s质量与速度的积），也表示压强（单位Pa1Pa=1N/m2重力除以接触面积）；p（小写）还表示质子。

P还表示功率，单位是“瓦特”，简称“瓦”，符号是“W”。

W表示功，单位是“焦耳”，简称“焦”，符号是“J”。

“t”表示时间，单位是“秒”，符号是“s”。

数学：

P表示概率。

另外--p表示焦准距

音乐术语：

P是力度记号，表示弱。

经济学：

P是价格水平。

化学：

p是磷。

分析算法时间复杂度的两个原则？

求解算法的时间复杂度的具体步骤是：

⑴找出算法中的基本语句；

算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。

⑵计算基本语句的执行次数的数量级；

只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可，可以忽略所有低次幂和最高次幂的系数。

这样能够简化算法分析，并且使注意力集中在最重要的一点上：

增长率。

⑶用大Ο记号表示算法的时间性能。

将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。

如果算法中包含嵌套的循环，则基本语句通常是最内层的循环体，如果算法中包含并列的循环，则将并列循环的时间复杂度相加。

例如：

for(i=1;i<=n;i++)

x++;

for(i=1;i<=n;i++)

for(j=1;j<=n;j++)

x++;

第一个for循环的时间复杂度为Ο(n)，第二个for循环的时间复杂度为Ο(n2)，则整个算法的时间复杂度为Ο(n+n2)=Ο(n2)。

常见的算法时间复杂度由小到大依次为：

Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)

Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数，一般来说，只要算法中不存在循环语句，其时间复杂度就是Ο(1)。

Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间，而Ο(2n)和Ο(n!)称为指数时间。

计算机科学家普遍认为前者是有效算法，把这类问题称为P类问题，而把后者称为NP问题。

这只能基本的计算时间复杂度，具体的运行还会与硬件有关。

数学中的np是什么意思？

在数学中，NP是“NondeterministicPolynomial”的缩写，表示非确定性多项式时间。

NP问题是指那些可以在多项式时间复杂度内验证一个解是否正确，即“容易验证”的问题。

然而，目前还没有找到能在多项式时间内求解所有NP问题的算法，因此NP问题也被称为“难求解”问题。

此外，NP问题与计算机科学中的复杂性理论密切相关，在理论计算机科学的研究中扮演着重要的角色。

克拉美尔定理？

克拉美定理：

对于各边边长一定的凸多边形，总是在存在外接圆时面积最大。

以五边形为例：

对一个圆的内接五边形ABCDE，我们考虑它每边对应的弓形。

然后将这个连同弓形的五边形“压扁”，得到了一个新的图形A'B'C'D'E'。

注意到，这两个图形的周长相等。

根据等周定理，同周长图形中，圆的面积最大。

所以圆五边形连带弓形的面积更大，即原五边形的面积更大。

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