Questions tagged «probabilistic-algorithms»

我想知道在一般情况下是否存在难题，即“多项式”，我认为有两种解释方法？ñPNPNP 如果，是否有一种算法可以解决N P难问题，其摊销（平均情况）运行时间为O （n k），且常数k为？P≠ NPP≠NPP \neq NPñPNPNPØ （ñķ）O(nk)O(n^k)ķkk 是否存在 -hard 或B P P甚至P P中的问题？ñPNPNP乙PPBPPBPPPPPPPP 任何人都可以回答或提供参考答案中的任何一个吗？

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在工作中，我的任务是推断一些有关动态语言的类型信息。我将语句序列重写为嵌套let表达式，如下所示： return x; Z => x var x; Z => let x = undefined in Z x = y; Z => let x = y in Z if x then T else F; Z => if x then { T; Z } else { F; Z } 由于我从一般类型信息开始，并试图推断出更具体的类型，因此自然的选择是精简类型。例如，条件运算符返回其真假分支类型的并集。在简单的情况下，它效果很好。 但是，在尝试推断以下类型时遇到了障碍： function …

11 programming-languages  logic  type-theory  type-inference  machine-learning  data-mining  clustering  order-theory  reference-request  information-theory  entropy  algorithms  algorithm-analysis  space-complexity  lower-bounds  formal-languages  computability  formal-grammars  context-free  parsing  complexity-theory  time-complexity  terminology  turing-machines  nondeterminism  programming-languages  semantics  operational-semantics  complexity-theory  time-complexity  complexity-theory  reference-request  turing-machines  machine-models  simulation  graphs  probability-theory  data-structures  terminology  distributed-systems  hash-tables  history  terminology  programming-languages  meta-programming  terminology  formal-grammars  compilers  algorithms  search-algorithms  formal-languages  regular-languages  complexity-theory  satisfiability  sat-solvers  factoring  algorithms  randomized-algorithms  streaming-algorithm  in-place  algorithms  numerical-analysis  regular-languages  automata  finite-automata  regular-expressions  algorithms  data-structures  efficiency  coding-theory  algorithms  graph-theory  reference-request  education  books  formal-languages  context-free  proof-techniques  algorithms  graph-theory  greedy-algorithms  matroids  complexity-theory  graph-theory  np-complete  intuition  complexity-theory  np-complete  traveling-salesman  algorithms  graphs  probabilistic-algorithms  weighted-graphs  data-structures  time-complexity  priority-queues  computability  turing-machines  automata  pushdown-automata  algorithms  graphs  binary-trees  algorithms  algorithm-analysis  spanning-trees  terminology  asymptotics  landau-notation  algorithms  graph-theory  network-flow  terminology  computability  undecidability  rice-theorem  algorithms  data-structures  computational-geometry 

如果则层次结构将崩溃至第二级（通过Karp-Lipton定理）。但是和呢？RP=NPRP=NP\sf RP = NPNPNP\sf NPcoNPcoNP\sf coNP 我试图证明包含（如果则另一个方向是微不足道的），但无济于事，而且我甚至不确定这是真的。BPPBPP\sf BPPNPNP\sf NPRP=NPRP=NP\sf RP = NP 你怎么看？

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这个问题是关于概率论和计算复杂性的交集。一个主要的观察结果是，某些分布比其他分布更易于生成。例如，问题 给定一个号码ñnn，返回一个均匀分布的数一世ii与0 ≤ 我&lt; Ñ0≤i&lt;n0 \leq i < n。 很容易解决。另一方面，以下问题变得或似乎要困难得多。 给定数字ñnn，返回一个数字一世ii，使一世ii是Peano算术中长度n的有效证明（的哥德尔数）。此外，如果此类证明的数量为p - [R （Ñ ）pr(n)pr(n)，则获得长度为任何特定证明的概率ñnn 应为1个p - [R （Ñ ）1pr(n)\frac{1}{pr(n)}。 这向我暗示了概率分布带有计算复杂性的概念。此外，这种复杂性可能与潜在的决策问题（无论是子递归，例如PPP，ËXPEXPEXP，递归，可递归枚举还是更差）密切相关。 我的问题是：如何定义概率分布的计算复杂性，特别是在无法确定潜在决策问题的情况下。我确定已经对此进行了调查，但不确定在哪里查找。

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SkipList提供与平衡树相同的搜索范围，其优点是不需要重新平衡。由于SkipList是使用随机硬币翻转构成的，因此只要SkipList的结构足够“平衡”，这些界限就成立。特别是，对于某些常数，概率为，插入元素后，平衡结构可能会丢失。O(logn)O(log⁡n)O(\log n)1/nc1/nc1/n^cc&gt;0c&gt;0c>0 假设我想将跳过列表用作可能永远运行的Web应用程序中的存储后端。因此，经过一些多项式运算之后，SkipList的平衡结构很可能会丢失。 我的推理正确吗？这样的概率搜索/存储数据结构是否具有实际应用，如果可以，那么如何避免上述问题？ 编辑：我知道SkipList有确定性变体，与（经典）随机化SkipList相比，实现起来要复杂得多。

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