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1.基础概念
- P问题(polynominal)：可以在多项式的时间里找到解决它的算法的问题。
- NP问题(Nondeterministic polynominal)：可以在多项式的时间里验证一个解的问题。
- NPC问题(Nondeterminism Polynomial complete)：是一个NP问题，并且所有的NP问题都可以约化到它。
- NP-Hard问题(Nondeterminism Polynomial hard)：满足NPC问题定义的第二条但不一定要满足第一条。
2.Karp 21 NPC
2.1 布尔可满足性问题（Satisfiability）：对于布尔逻辑内合取范式方程式的满足性问题（一般直接叫做SAT）
2.2 0-1整数规划（0-1 integer programming）
2.3 分团问题（Clique，参考独立集）
2.4 Set packing（Set packing）
2.5 最小顶点覆盖问题（Vertex cover）
2.6 集合覆盖问题（Set covering）
2.7 Feedback node set（Feedback node set）
2.8 Feedback arc set
2.9 有向哈密顿循环（卡普命名，现称Directed Hamiltonian cycle）
2.10 无向哈密顿循环（卡普命名，现称Undirected Hamiltonian cycle）
2.11 每句话至多3个变量的布尔可满足性问题（Satisfiability with at most 3 literals per clause, 3-SAT）
2.12 图着色问题（Chromatic number）
2.13 分团覆盖问题（Clique cover）
2.14 精确覆盖问题（Exact cover）
2.15 Hitting set（Hitting set）
2.16 Steiner tree（Steiner tree）
2.17 三维匹配问题（3-dimensional matching）
2.18 背包问题（Knapsack）
2.19 Job sequencing（Job sequencing）
2.20 划分问题（Partition）
2.21 最大割（Max cut）