我现在竟然还不明白NP之类的定义是什么意思。。学一下了。
1、P(polynomial)问题
可以在以多项式表达的时间内按部就班的按照步骤求出确切解的问题，也就是说它的计算复杂度是一个多项式。我们通常用的O(n),O(logn),O（n2）等等类似的都是这类问题。
2、NP（Non-deterministicPolynomial）问题
有些计算问题是确定性的，比如加减乘除之类，你只要按照公式推导，按部就班一步步来，就可以得到结果。但是，有些问题是无法按部就班直接地计算出，这时就只能通过间接的“猜算”来得到结果，并且一定可以在多项式时间内猜到这个解。（关键是就是不判定这个问题到底有没有解，而是猜出一个解来证明这个问题是有解的）——所有的P类问题都是NP问题。
例子：
当然有不是NP问题的问题，即你猜到了解但是没用，因为你不能在多项式的时间里去验证它。举另外一个经典的例子，它指出了一个目前还没有办法在多项式的时间里验证一个解的问题。很显然，前面所说的Hamilton回路是NP问题，因为验证一条路是否恰好经过了每一个顶点非常容易。但我要把问题换成这样：试问一个图中是否不存在Hamilton回路。这样问题就没法在多项式的时间里进行验证了，因为除非你试过所有的路，否则你不敢断定它“没有Hamilton回路”。
人们普遍认为，P=NP不成立，也就是说，多数人相信，存在至少一个不可能有多项式级复杂度的算法的NP问题。人们如此坚信P≠NP是有原因的，就是在研究NP问题的过程中找出了一类非常特殊的NP问题叫做NP-完全问题，也即所谓的NPC问题。正是NPC问题的存在，使人们相信P≠NP。
3、NPC（NP-complete）问题
存在这样一个NP问题，所有的NP问题都可以约化成它。换句话说，只要解决了这个问题，那么所有的NP问题都解决了。这种问题的存在难以置信，并且更加不可思议的是，这种问题不只一个，它有很多个，它是一类问题。这一类问题就是传说中的NPC 问题，也就是NP-完全问题。
我们可以看到，人们想表达一个问题不存在多项式的高效算法时应该说它“属于NPC问题”。
满足下面两个条件的问题就是NPC问题。首先，它得是一个NP问题；然后，所有的NP问题都可以约化到它。证明一个问题是 NPC问题也很简单。先证明它至少是一个NP问题，再证明其中一个已知的NPC问题能约化到它，这样就可以说它是NPC问题了。
既然所有的NP问题都能约化成NPC问题，那么只要任意一个NPC问题找到了一个多项式的算法，那么所有的NP问题都能用这个算法解决了，NP也就等于P 了。因此，给NPC找一个多项式算法太不可思议了。因此，前文才说，“正是NPC问题的存在，使人们相信P≠NP”。我们可以就此直观地理解，NPC问题目前没有多项式的有效算法，只能用指数级甚至阶乘级复杂度的搜索。
4、NP-Hard问题
，NP-Hard问题没有限定属于NP）。NP-Hard问题同样难以找到多项式的算法，但它不列入我们的研究范围，因为它不一定是NP问题。即使NPC问题发现了多项式级的算法，NP-Hard问题有可能仍然无法得到多项式级的算法。事实上，由于NP-Hard放宽了限定条件，它将有可能比所有的NPC问题的时间复杂度更高从而更难以解决。
补充：
归约是将某个计算问题（computational problem）转换为另一个问题的过程。可用归约法定义某些问题的复杂度类 (因转换过程而异)。以直觉观之，“问题A可归约为问题B”，指问题B的答案可用于解决问题A。因此解决A不会难于解决B。
《算法导论》上举了这么一个例子。比如说，现在有两个问题：求解一个一元一次方程和求解一个一元二次方程。那么我们说，前者可以约化为后者，意即知道如何解一个一元二次方程那么一定能解出一元一次方程。我们可以写出两个程序分别对应两个问题，那么我们能找到一个“规则”，按照这个规则把解一元一次方程程序的输入数据变一下，用在解一元二次方程的程序上，两个程序总能得到一样的结果。这个规则即是：两个方程的对应项系数不变，一元二次方程的二次项系数为0。按照这个规则把前一个问题转换成后一个问题，两个问题就等价了。
