# Computation Complexity

## Computation Difficulty: P, EXP, R

```
P     = {problems solvable in polynomial time}
EXP   = {problems solvable in exponential time}
R     = {problems solvable in finite time}
```

这里，polynomial time 指 $$O(n^c)$$ ，exponential time 指 $$O(2^{n^c})$$ ，其中 c 为常数。

它们之间的关系如图 1 所示：

![图 1 - Computation Complexity](https://1008303647-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LMjQD5UezC9P8miypMG%2F-LRj4bozoiiZY3mfugWZ%2F-LRj4e408Y4G-LuLtuoe%2FScreen%20Shot%202018-11-20%20at%2011.07.36%20AM.jpg?alt=media\&token=7fe186cc-a31a-46df-8cad-d2f9d4de55b0)

## P, NP, NP-Hard, NP-Complete

### P 问题

许多问题都属于 P，如我们耳熟能详的排序算法、最短路径算法等。

### NP 问题

在理解 NP 问题之前，需要引入一个概念：Decision Problems。它是指答案为是或否的问题，它的解决方案通常由一个个小决定串联而成。如俄罗斯方块（Tetris），每一种方案都由无数个小形状如何放置的决定串联而成。我们可以将所有问题都抽象成这种形式，于是可以通过两种角度来理解 NP 问题的定义：

1. 假如在解决一个问题的每一个决定中，我们都能够幸运地猜中最佳选项，这个问题能在 polynomial 的时间内被解决。
2. 虽然我们无法找到一个确定的方案能在 polynomial 的时间内解决该问题，但我们确定能在 polynomial 的时间内检查一个方案是否正确。

#### NP 问题举例：

* 俄罗斯方块

#### P 与 NP

在计算复杂度理论领域，有一个推论：

$$
P \neq NP
$$

它的引申含义可以有：

1. 我们无法把运气编写到程序中
2. 找到一个解决方案比验证一个解决方案难

这个推论至今未被证明。因此图 1 中，NP 与 P 之间的空白是否真的存在，还未有定论。

#### NP-Hard

NP-Hard 问题指的是难度大于或等于所有 NP 问题的问题。如 EXP、R 问题等。

#### NP-Complete

$$
NPComplete = NP \cap NPHard
$$

NP-Complete 问题位于 NP 与 NP-Hard 的交集点上。

NP-Complete 问题举例：

* Knapsack
* 3-Partition: given n integers, can you divide them into triples of equal sum?
* Traveling Salesman Problem
* Longest Common Sbusequence of K Strings
* Minesweeper, Sudoku & most puzzles
* SAT: given a Boolean formula (and, or, not), is it ever true?
* shortest paths in 3D
* 3-coloring a given graph
* find largest clique in a given graph

## EXP/EXP-Hard/EXP-Complete

与 NP/NP-Hard/NP-Complete 之间的关系类似。Chess 是一个 EXP-Complete 问题。

## Uncomputable Problem

### Halting Problem

_输入任意一个计算机程序，它运行一段时间后会停顿吗？_&#x76EE;前没有任何算法能够在有限时间内解决该问题，因此它不在 R 的范围内。

### Most Decision Problems Are Uncomputable

尽管在计算机理论与实践过程中，我们遇到的大部分问题都是在有限时间内可以解决的，但实际上大部分 Decision Problems 都无法在有限时间内解决。

#### 证明

* Decision Problem 可以被抽象成寻找这样一个函数：输入是某个字符串（二进制序列），即问题描述；输出为是或否，即问题的答案。而这个字符串可以是任意字符串，因此它可以被进一步抽象成一个实数。
* Program 被转换成机器码以后就是一段有限长度的二进制序列，因此它可以被进一步抽象成一个整数。
* 由于实数的数量远远多于整数，因此大部分 Decision Problems 都无法在有限时间内计算得到结果。

证明完毕

## Reductions

将新问题转化成熟悉的问题的技术。举例如下：

* unweighted shortest path => weighted (set weights = 1)
* min-product path => shortest path (take logs)
* longest path => shortest path (negate weights)
* shortest ordered tour => shortest path (k copies of the graph)
* cheapest leaky-tank path => shortest path (graph reduction)

Reduction 又分为 One-call reductions 和 Multi-call reductions，主要区别在于将新问题转化为一个还是多个熟悉的问题。

所有的 NP-Complete 问题都可以互相转化，因此它们的难度一样。所有 NP-Complete 问题的共同祖先是 3-Partition 问题。

## 参考：

[6.006 course notes](https://courses.csail.mit.edu/6.006/fall11/notes.shtml)
