衡量程式的好壞不是用特定的資料量來衡量，而是資料的規模變大到幾百倍後，程式執行的時間是否相同。
舉例：資料增大兩倍，時間增大4倍，那麼屬於o(n^2)的複雜度。
分類：
乙個問題可以找到乙個在多項式時間內解決的演算法
指在多項式時間內驗證乙個解的問題/猜出乙個解。
（類似於存在性問題，比如問a到b是否有一條長度為100的路）
顯然，所有的p問題都是np問題，但p=np是關注的焦點。
規約：問題a可規約為問題b，即指可以用b的解法來解a，或者說問題a可以變為問題b。
舉例：一元一次方程可以規約為一元二次方程。原因在於只要加上係數為0的二次項即可。
意義：b的時間複雜度 > a的時間複雜度；具有傳遞性
不斷提公升時間複雜度，存在一類（許多個）np問題，能夠讓所有的np問題轉化為它。即np-c問題。
當想要表達乙個問題不存在多項式的高效演算法時，就說這個問題屬於npc問題。
npc問題兩個要求
是乙個np問題
所有的np問題能規約到它
那麼如果乙個npc問題找到多項式解法，所有的np問題就能用這個演算法解決了。因此正是由於npc的存在，所以p≠np。
（如果證明了p=np，那麼證明乙個解和驗證乙個解一樣容易）
只滿足npc問題的第二條
放寬了條件，比npc問題更難解決。
參考
P NP NPC NP hard問題的區別
p問題 能找到乙個演算法在多項式時間解決的問題叫p問題。np問題 經常有人把np問題作為p問題的補集，這種看法是錯誤的。np問題指的是在多項式時間內能驗證乙個解是不是正確的。那麼顯然，p問題在多項式時間內能得到正確的解，當然也就能驗證乙個解是否正確，所以p問題是屬於np問題的一部分。npc問題 當中...
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