我们可以说,如果存在一种可以在几乎所有输入上正确确定L的多项式时间算法,则语言是P密度封闭的。
甲大号大号
注意,不必稀疏。例如,如果它具有 位字符串,则它仍将消失(以指数速率),因为。2 Ñ / 2 Ñ 2 Ñ / 2 / 2 Ñ = 2 - ñ / 2
根据上面的定义,不难(人工地)构造为P-密度接近的NP-完全问题 。例如,令为任何NP完全语言,并定义。然后保留NP完整性,但最多具有位yes-instances。因此,对每个输入都回答“否”的简单算法将在几乎所有输入上正确地确定。它只会在n位输入的\ leq 1-2 ^ {-n / 2}小数上出错。大号2
另一方面,如果所有 NP完全问题都是P密度接近的,那将是非常令人惊讶的 。从某种意义上讲,这意味着所有NP完全问题几乎都是容易的。这激发了一个问题:
假设P NP,哪些是 自然的NP完全问题而不是 P密度接近?