P (complessità) e Teoria della complessità computazionale

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Differenza tra P (complessità) e Teoria della complessità computazionale

P (complessità) vs. Teoria della complessità computazionale

Nella teoria della complessità computazionale, P, anche conosciuto come PTIME o DTIME(nO(1)), è una delle più importanti classi di complessità. La teoria della complessità computazionale è una branca della teoria della computabilità che studia le risorse minime necessarie (principalmente tempo di calcolo e memoria) per la risoluzione di un problema.

Analogie tra P (complessità) e Teoria della complessità computazionale

P (complessità) e Teoria della complessità computazionale hanno 2 punti in comune (in Unionpedia): Classe di complessità, Macchina di Turing.

Classe di complessità

Nella teoria della complessità computazionale, una classe di complessità è un insieme di problemi di una certa complessità. Un esempio tipico di definizione di classe di complessità ha la forma: Ad esempio, la classe NP è l'insieme dei problemi di decisione che possono essere risolti da una macchina di Turing non deterministica in tempo polinomiale, mentre la classe P è l'insieme dei problemi di decisione che possono essere risolti da una macchina di Turing deterministica in tempo polinomiale.

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Macchina di Turing

In informatica, una macchina di Turing (o più brevemente MdT) è una macchina ideale che manipola i dati contenuti su un nastro di lunghezza potenzialmente infinita, secondo un insieme prefissato di regole ben definite.

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Confronto tra P (complessità) e Teoria della complessità computazionale

P (complessità) ha 9 relazioni, mentre Teoria della complessità computazionale ha 31. Come hanno in comune 2, l'indice di Jaccard è 5.00% = 2 / (9 + 31).

Riferimenti

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