NP完全性理论

解决NP完全问题只能依靠近似算法，所以下面介绍几种常用算法的设计思想，包括动态规划、贪心算法、回溯法等。

动态规划法是将求解的问题一层一层地分解成一级一级、规模逐步缩小的子问题，直到可以直接求出其解的子问题为止。分解成的所有子问题按层次关系构成一颗子问题树。树根是原问题。原问题的解依赖于子问题树中所有子问题的解。动态规划算法通常用于求一个问题在某种意义下的最优解。设计一个动态规划算法，通常可按以下几个步骤进行：

1. 分析最优解的性质，并刻划其结构特征。

2. 递归的定义最优解。

3. 以自底向上的方式计算出最优解。

4. 根据计算最优解时得到的信息，构造一个最优解。

步骤1~3是动态规划算法的基本步骤。在只需要求出最优解的情形，步骤4可以省去。若需要求出问题的一个最优解，则必须执行步骤4。此时，在步骤3中计算最优解时，通常需记录更多的信息，以便在步骤4中，根据所记录的信息，快速地构造出一个最优解。

（二）贪心算法

当一个问题具有最优子结构性质时，我们会想到用动态规划法去解它，但有时会有更简单、更有效的算法，即贪心算法。顾名思义，贪心算法总是做出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不是整体最优上加以考虑，他所作出的选择只是在某种意义上的局部最优的选择。虽然贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广的许多问题它能产生整体最优解，如图的算法中单源最短路径问题，最小支撑树问题等。在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，但其最终结果却是最优解的很好的近似解。

在贪心算法中较为有名的算法是Dijkstra算法。它作为路由算法用来寻求两个节点间的最短路径。Dijkstra算法的思想是：假若G有n个顶点，于是我们总共需要求出n-1条最短路径，求解的方法是：初试，写出V0(始顶点)到各顶点(终顶点)的路径长度，或有路径，则令路径的长度为边上的权值；或无路经，则令为∞。再按长度的递增顺序生成每条最短路径。事实上生成最短路径的过程就是不断地在始顶点V何终顶点W间加入中间点的过程，因为在每生成了一条最短路径后，就有一个该路径的终顶点U，那么那些还未生成最短路径的路径就会由于经过U而比原来的路径短，于是就让它经过U。

（三）回溯法

回溯法有“通用的解题法”之称。用它可以求出问题的所有解或任一解。概括地说，回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索法。它在包含问题所有解的一颗状态空间树上，按照深度优先的策略，从根出发进行搜索。搜索每到达状态空间树的一个节点，总是先判断以该节点为根的子树是否肯定不包含问题的解。如果肯定不包含，则跳过对该子树的系统搜索，一层一层地向它的祖先节点继续搜索，直到遇到一个还有未被搜索过的儿子的节点，才转向该节点的一个未曾搜索过的儿子节点继续搜索；否则，进入子树，继续按深度优先的策略进行搜索。回溯法在用来求问题的所有解时，要回溯到根，且根的所有儿子都已被搜索过才结束；而在用来求问题的任一解时，只要搜索到问题的一个解就可结束。

=============关于NP完全问题的定义
NP完全性问题
        虽然是计算机系的学生，但自己对于什么是NP问题，什么是NPC问题也并不能很好的解答，就更不用说构造怎样的一种方式来证明一个问题是不是NP问题了。但算法中涉及了很多这样的问题，压力之下，尽我所能弄懂了，把自己的理解记录下来。
       P(Polynomial问题)。在计算机里面，对一个问题寻求一种多项式的算法是一个很好的解答。从理论上来说，如果一个问题能够有多翔
实的解法的话，就算是一个很好的算法了。这种问题总可以找到一个DTM（Deterministic Turing Machine） NP(Nondeterministic Polynomial问题)。但是对于很多问题来说，他们找不到一个多项式的解决方法，他们只能对应一个NDTM （Nondeterministic Turing Machine）来解决。可以这样想想：对于下一步的动作，他们也不知道确切的应该怎么办，只能“尝试”很多种方案才能够得出一个答案，这显然是很费时的，这种问题未NP问题。
       NPC(NP Complete)问题，可以这么认为，这种问题只有把解域里面的所有可能都穷举了之后才能得出答案，这样的问题是NP里面最难的问题，这种问题就是NPC问题。
      一般说来，如果要证明一个问题是NPC问题的话，可以拿已经是NPC问题的一个问题经过多项式时间的变化变成所需要证明的问题，那么索要证明的问题就是一个NPC问题了。
      NPC问题是一个问题族，如果里面任意一个问题有了多项式的解，那么所有的问题都可以有多项式的解。