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通过的不确定性版本时间层次定理,我们有,其中ñ Ë X P是类的问题可以解决的不确定性中的指数时间。因此,只要考虑N P -hard问题和N E X P问题,而不是N P问题,就足够了。例如,我们可以考虑任何N E X P完全问题,例如
通过简洁的电路所描述的图的3-着色性 -或图形的任何其他NP完全问题-其中“简洁电路”是在输入表示非常大的图形的格式:代替的曲线图明确表示例如 由邻接列表,我们代替提供一个电路计算一些功能,其计算出的系数2 ñ × 2 ñ邻接矩阵。
两个正则表达式的(非)等价性,其中Kleene星被平方代替(重复一个子模式正好两次,而不是零次或多次),并且我们问两个这样的正则表达式是否代表不同的字符串集。
请注意,在后一种情况下,如果我们的正则表达式我们习惯考虑,包括克莱尼明星,随之而来的问题是 -complete:因为我们有安全壳ñ P ⊂ ñ Ë X P ⊆ Ë X P 小号P 甲ç é,这仍然是一个可判定问题是ñ P -hard,而不是在ñ P。
免责声明:此答案基于大多数科学家坚信的的假设,但我们尚未证明。这意味着这些问题可能存在于NP中,因此也可能是NP 完全的。
我想说最简单的是True量化布尔公式和Generalized geography,两者都是 complete。
TQBF被赋予一个量化的布尔公式,测试式是否为真,即,公式的形式上是假的,因为设置 Ž到假产率虚假的陈述。
通用地理是一个有趣的游戏(请参阅单词链),其中有一个字符串列表(例如城市名称),播放器1以名字开头,播放器2以名字开头的字母作为响应。然后轮到玩家1,直到有人被卡住为止(此游戏建议以酒类游戏的形式玩,对象是乐队/艺术家,电影,城市,首都,著名数学家或任何漂浮在您船上的东西。在合理的时间内无法响应的人当然必须喝酒)。形式上的问题被陈述为问题“玩家1是否有获胜策略”。