Графики роста скорости сложности задач. n - количество задач По оси ординат (y) количество вычислений. Формулы кликабельны 👇 f(n) = n f(n) = n^2 f(n) = log n Экспоненциальное время — время выполнения алгоритма, которое растёт экспоненциально в зависимости от размера входных данных. Если время выполнения можно выразить как (O(k^n)), где (n) — размер входных данных, а (k) — константа, то такой алгоритм работает за экспоненциальное время.Примеры: Задача коммивояжёра: Решение методом полного перебора всех возможных маршрутов требует (O(n!)) времени, что хуже экспоненциального...

Аннотация В данной работе представлено конструктивное доказательство различия классов P и NP, выполненное в рамках булевой схемной модели вычислений. В центре метода — функция из класса FNP, не обладающая полиномиально вычислимым обратным преобразованием, что позволяет строго отделить FNP от FP. Доказательство не опирается на вероятностные аргументы, криптографические предположения или эвристики. Оно основано на анализе свойств булевых схем, внутренней структуры функций и их схемной сложности...