【发布时间】：2020-04-04 12:07:42
【问题描述】：
我了解到分区问题包含在 NP-Hard 问题中。我已经对这个问题进行了一些搜索，但似乎没有找到原因，对于某个问题，不能得出某个算法的 P = NP 的结论。
如果分区问题能及时解决？？？ （？？？？？？？？） 在哪里 ？？？？是集合中元素的数量，并且 ????是集合中元素的绝对值之和。为什么基于这些不能得出P=NP的结论？
【问题讨论】：
标签： algorithm analysis partition
【发布时间】：2020-04-04 12:07:42
【问题描述】：
P 和 NP 的定义表明存在在多项式时间内运行的算法（在 NP 的情况下是不确定的）。诀窍在于多项式的参数是问题的size，它被定义为对问题实例进行编码的位数。
分区问题的诀窍在于，数字在编码它们的位方面是指数的，所以?(??) 实际上在编码大小方面是指数的。
存在确定性多项式时间算法的 NP 完全问题类，其中多项式的参数是定义问题的 数字 的总和，称为 弱 NP -完全的。隔板、背包和类似物品属于此类。
【讨论】：
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编码的大小是什么意思？我看过伪代码，“编码问题实例的位”是指这个分区问题中元素的总和吗？
因为 M 是元素绝对值的总和。它不是 n 的多项式，因此它不是多项式时间算法。与背包问题的动态规划解决方案相同。
【讨论】：
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为什么元素的绝对值之和会变成指数？