目录 简介 图灵机 图灵机的缺点 等效图灵机 确定图灵机 非确定图灵机 简介 图灵机是由艾伦·麦席森·图灵在1936年描述的一种抽象机器,它是人们使用纸笔进行数学运算的过程的抽象,它肯定了计算机实现的可能性,并给出了计算机应有的主要架构,引入了读写与算法与程序语言的概念为现代计算机的发明打下了基础. 本文将会讲解一下图灵机中的两种类型:确定图灵机和非确定图灵机. 图灵机 图灵机是一种数学计算模型,它定义了一个抽象机器,该抽象机器根据规则表来操纵带子上的符号.尽管该模型很简单,但是在任何给定计算机…

本文转自豆瓣_燃烧的影子 图灵机与可计算性 图灵(1912~1954)出生于英国伦敦,19岁进入剑桥皇家学院研究量子力学和数理逻辑.1935年,图灵写出了"论高斯误差函数"的论文,因此他从一名学生直接成为学院的研究员,并开始了"可计算性"研究.1936年4月,图灵发表了"可计算数及其在判定问题上的一个应用"的论文,形成了"图灵机"的重要思想.用反证法证明,任何可计算其值的函数都存在相应的图灵机:反之,不存在相应图灵机的函数就是…

from http://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/49154507 P.NP.NPC和NP-Hard相关概念的图形和解释 一.相关概念 P: 能在多项式时间内解决的问题 NP: 不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间验证的问题 NPC: NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都得到解决. NP hard:NP难问题…

P: 能在多项式时间内解决的问题 NP: 不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间验证的问题 NPC: NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都得到解决. NP hard:NP难问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的问题(不一定是NP问题). 可以参考:https://www.zybuluo.com/chanvee/note/12722…

这或许是众多OIer最大的误区之一.    你会经常看到网上出现“这怎么做,这不是NP问题吗”.“这个只有搜了,这已经被证明是NP问题 了”之类的话.你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题.他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念.NP问题并不是那种“只有搜才 行”的问题,NPC问题才是.好,行了,基本上这个误解已经被澄清了.下面的内容都是在讲什么是P问题,什么是NP问题,什么是NPC问题,你如果不是很 感兴趣就可以不看了.接下来你可以看到,把NP问题当成是 NPC问题是一个…

content: range() np.arange() np.linspace() 一.range(start, stop, step) 1.range() 为 python 自带函数 2.生成一个从start(包含)到stop(不包含),以step为步长的序列.返回一个 list 对象 range(stop) 返回 range object range(start, stop[, step]) 返回 range object 3.start默认为0,stop是必须的,step默认为1,可正可…

yuanwen: http://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127 scikit-learn 练习题 题目:Try classifying classes 1 and 2 from the iris dataset with SVMs, with the 2 first features. Leave out 10% of each class and test prediction performance on these o…

本文转载自:https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/70230204 Python中的几种矩阵乘法1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot()np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积.见如下Python代码: import numpy as np # 2-D array: 2 x 3two_dim_matrix_one = np.array([[1,…

一 .  np.vstack: 按垂直方向(行顺序)堆叠数组构成一个新的数组 In[3]: import numpy as np In[4]: a = np.array([[1,2,3]]) a.shape Out[4]: (1, 3) In [5]: b = np.array([[4,5,6]]) b.shape Out[5]: (1, 3) In [6]: c = np.vstack((a,b)) # 将两个(1,3)形状的数组按垂直方向叠加 print(c) c.shape # 输出形状为…

使用array时,运算符 * 用于计算数量积(点乘),函数 dot() 用于计算矢量积(叉乘).使用matrix时,运算符 * 用于计算矢量积,函数 multiply() 用于计算数量积. 下面是使用array时: 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义: np.dot() np.dot(A, B):对于二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积,同线性代数中矩阵乘法的定义.对于一维矩阵,计算两者的内积. 2. 对应元素相乘 element-wise product: np.multiply(), 或 * 在…

np.ceil(多维数组):对多维数组的各个数向上取整 np.floor(多维数组):对多维数组的各个数向下取整 np.expand_dims(x,axis = 0):在x的第一维度上插入一个维度,axis=1,在x的第二个维度上插入一个维度 例如: x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print (x)print (x.shape) 结果: [[1 2 3] [4 5 6]](2, 3) axis = 0: y = np.expand_dims(x,axis=0)pr…

导入h5py的时候,报错: /home/harris/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype…

numpy 常用工具函数 —— np.bincount/np.average numpy 常用api(一) numpy 常用api(二) 一个函数提供 random_state 的关键字参数(keyword parameter):是为了结果的可再现性(reoccurrence)或叫可重复性. 1. np.bincount():统计次数 接口为: numpy.bincount(x, weights=None, minlength=None) 1 尤其适用于计算数据集的标签列(y_train)的分布…

目录 range np.arange np.linspace range 特点 range()是python内置函数,指定开始值,终值和步长生成等差数列的一维数组 不包含终值 步长只能是整数,生成整数类型 返回的是range对象 测试代码 a = range(1,10,1) print(a) b = range(1,10,3) print(b) c = range(1,10,0.5) print(c) 运行结果 a和b成功生成range对象 c报错 np.arange 特点 np.arange(…

在算法复杂度分析的过程中,人们常常用特定的函数来描述目标算法,随着变量n的增长,时间或者空间消耗的增长曲线,近而进一步分析算法的可行性(有效性). 引入了Big-O,Big-Ω,来描述目标算法的上限.下限复杂度函数. 用Big-Θ描述和目标函数同序的复杂度函数,即由Big-Θ既是上限也是下限. 常常用到如下时间复杂度函数标度 1, log n, n, n log n, n^2, 2^n, n! 通常将具有n^x,x为正整数形式的时间复杂度函数称为多项式复杂度. 通常认为具有多项式时间复杂度的算法…

P问题:多项式时间内可以找到解的问题,这个解可以在多项式时间内验证. NP问题:有多项式时间内可以验证的解的问题,而并不能保证可以在多项式时间内找到这个解. 比如汉密尔顿回路,如果找到,在多项式时间内很容易验证这个解,但并不能保证在多项式时间内一定 可以找到这个解.如果运气好,可能找到,运气不好,可能找不到.也就是非确定性图灵机可以在多项式时间内解决. NP不是P的否定.而是P的外延,也就是超集. NP中的N是non-determinitive的意思,也就是非确定性,而不是单纯的非. 我们常说的…

参考<算法设计技巧与分析>--沙特 问题可以分为判定类问题和最优化问题,判定类问题可以转化为最优化问题,所以下面讨论的是判定类的问题. P类问题是可以在多项式时间  采用确定性算法给出解 NP类问题是可以在多项式时间验证解的正确性的问题 NPhard 问题是:所有NP类问题可规约为该问题,则该问题为NPhard 问题 NPComplete问题要求同上,但要求该问题属于NP问题 NPco问题是补属于NP问题的问题 NPI问题是NP类问题中不包含于P类问题和NPC问题 的问题 (P属于NPI)…

study from : http://www.matrix67.com/blog/archives/105…

如果一个算法的最差时间效率属于O(p(n)),则该算法可以在多项式的时间内对问题进行求解,其中p(n)是输入规模n的一个多项式函数. 可以在多项式时间内求解的问题是易解的.不能在多项式时间内求解的问题是难解的. 判定问题是能够回答是或否的问题,通常第一,只有判定问题才属于P. P类问题是一类能够用确定性的算法,在多项式的时间内求解的判定问题,这种问题类型也称为多项式类型. 为什么要将P约束为判定问题? 1.不能在多项式时间内求解的问题会产生指数级的巨大输出. 2.许多重要问题可以化简为一系列更容…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): #重复观看一样东西 # reproducible np.random.seed(seed) # make up data建立数据 fix_seed(1) x_data = np.linspace(-7, 10, 2500)[:, np.newaxis] #水平轴-7~10 np.random.shuffle(x_data) noise = np.ran…

np.ogrid: address:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ogrid.html returns an open (i.e. not fleshed out) mesh-grid when indexed, only one dimension of each returned array is greater than 1. The dimension and number of the output…

以上三个函数,主要区别在于能够拓展维度上和重复方式: np.tile() 能够拓展维度,并且整体重复: a = np.array([0,1,2]) np.tile(a,(2,2)) # out # array([[0, 1, 2, 0, 1, 2], [0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 2. np.repeat()能够将多维flatten一维后,进行个体重复: b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.repeat(b,3) # out #array([1, 1…

import numpy as np; 两者在创建单位矩阵上,并无区别,两者的区别主要在接口上: np.identity(n, dtype=None):只能获取方阵,也即标准意义的单位阵: np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type 'float'>): N : int,Number of rows in the output.(行数,必选) M : int, optional,Number of columns in the output. If None, def…

0x01 从判定问题到形式语言 这篇讲知识证明的wiki([1]): https://en.wikipedia.org/wiki/Proof_of_knowledge 里面有一句话: Let x be a language element of language L in NP 这篇讲NPC的文章([2]) http://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spr11/cos423/Lectures/NP-completeness.pdf 里面提到Decis…

P问题.NP问题.NPC问题.NP难问题的概念 离入职尚有几天时间,闲来无事,将大家常见却又很容易搞糊涂的几个概念进行整理,希望对大家有所帮助.你会经常看到网上出现“这怎么做,这不是NP问题吗”.“这个只有搜了,这已经被证明是NP问题了”之类的话.你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题.他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念.NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题,NPC问题才是.好,行了,基本上这个误解已经被澄清了.下面的内容都是在讲什么是P问题,什么是NP问题,什么是N…

P.NP.NPC和NP-Hard相关概念的图形和解释 http://blog.csdn.net/huang1024rui/article/details/49154507 一.相关概念 P: 能在多项式时间内解决的问题 NP: 不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间验证的问题 NPC: NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都得到解决. NP hard:NP难问题,所有NP…

首先,原文链接.(这篇文章让我第一次有了感谢腾讯,感谢微信,感谢微信公众号的冲动.总之,非常感谢作者的分享.) 然后:结论图如下 担心万一哪天原网站把这篇文章下线,所以原文内容复制过来. 澄清P问题.NP问题.NPC问题的概念 这或许是众多OIer最大的误区之一. 你会经常看到网上出现“这怎么做,这不是NP问题吗”.“这个只有搜了,这已经被证明是NP问题了”之类的话.你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题.他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念.NP问题并不是那种“只有搜才…

目录 简介 P问题 NP问题 NP问题的例子 有些NP问题很难解决 NPC问题 NP-hard P和NP问题 简介 我们在做组合优化的时候需要去解决各种问题,根据问题的复杂度不同可以分为P.NP.NPC问题等.今天给大家来介绍一下这些问题类型. P问题 在计算复杂度理论中,P(也称为PTIME或DTIME)是基本的复杂度类型. 它是指能够使用确定图灵机在多项式时间内解决的所有决策问题. 这里我们给一下P的定义,如果一个公式语言L是一个P类型,那么当且仅当存在这样的一个确定图灵机M时成立: 对于所…

原文地址http://www.matrix67.com/blog/archives/105 这或许是众多OIer最大的误区之一.    你会经常看到网上出现“这怎么做,这不是NP问题吗”.“这个只有搜了,这已经被证明是NP问题了”之类的话.你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题.他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念.NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题,NPC问题才是.好,行了,基本上这个误解已经被澄清了.下面的内容都是在讲什么是P问题,什么是NP问题,什么是NPC问题…

概念定义: P问题:能在多项式时间内解决的问题: NP问题:(Nondeterministic Polynomial time Problem)不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间内验证的问题: NPC问题:(NP Complete)NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能规约(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都能得到解决: NP hard问题:NP难问题,所有NP问题在多项式时间内都能规约(Reducibil…