ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณและปัญหาถุงกระสอบ
ทางลัด: ความแตกต่างความคล้ายคลึงกันค่าสัมประสิทธิ์การเปรียบเทียบ Jaccardการอ้างอิง
ความแตกต่างระหว่าง ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณและปัญหาถุงกระสอบ
ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณ vs. ปัญหาถุงกระสอบ
ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณ (Computational Complexity Theory) เป็นสาขาหนึ่งของทฤษฎีการคำนวณ ที่มุ่งเน้นไปในการวิเคราะห์เวลาและเนื้อที่สำหรับการแก้ปัญหาหนึ่ง ๆ โดยปกติแล้วคำว่า "เวลา" ที่เราพูดถึงนั้น จะเป็นการนับจำนวนขั้นตอนที่ใช้ในการแก้ปัญหา ส่วนในเรื่องของ "เนื้อที่" เราจะพิจารณาเนื้อที่ ๆ ใช้ในการทำงานเท่านั้น (ไม่นับเนื้อที่ ๆ ใช้ในการเก็บข้อมูลป้อนเข้า). ตัวอย่างของปัญหากระเป๋าเป้สะพายหลัง(constraint): ควรเลือกกล่องใดเพื่อเพิ่มจำนวนเงินในขณะที่ยังคงรักษาน้ำหนักโดยรวมไว้ไม่เกินหรือเท่ากับ 15 กิโลกรัม ปัญหาข้อจำกัด หลายอย่างอาจพิจารณาทั้งน้ำหนักและปริมาตรของกล่อง (วิธีแก้: ถ้าให้ใส่กล่องจำนวนเท่าใดก็ได้ ให้ใช้กล่องสี่เหลี่ยมสีเหลือง 3 กล่องและกล่องสีเทา 3 กล่อง แต่ถ้าใส่ได้อย่างละอันก็ให้ใส่ทุกอันนอกจากกล่องสีเขียว) ปัญหาถุงกระสอบ (0/1 Knapsack problem) คือ การเลือกหยิบของใส่ถุงโดยให้มีมูลค่ารวมสูงที่สุด แต่น้ำหนักโดยรวมต้องไม่เกินน้ำหนักที่บรรจุได้ โดยของแต่ละชิ้นจะมีน้ำหนักและมูลค่าแตกต่างกันไป ที่เรียกว่า 0/1 นั้นเพราะเมื่อหยิบของจะเป็นก้อนๆ จะไม่แบ่งย่อยเป็นชิ้นๆ แต่ถ้าแบ่งย่อยได้จะเป็นอีกปัญหาหนึ่ง (fractional knapsack problem).
ความคล้ายคลึงกันระหว่าง ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณและปัญหาถุงกระสอบ
ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณและปัญหาถุงกระสอบ มี 0 สิ่งที่เหมือนกัน (ใน ยูเนี่ยนพีเดีย)
รายการด้านบนตอบคำถามต่อไปนี้
- สิ่งที่ ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณและปัญหาถุงกระสอบ มีเหมือนกัน
- อะไรคือความคล้ายคลึงกันระหว่าง ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณและปัญหาถุงกระสอบ
การเปรียบเทียบระหว่าง ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณและปัญหาถุงกระสอบ
ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณ มี 17 ความสัมพันธ์ขณะที่ ปัญหาถุงกระสอบ มี 0 ขณะที่พวกเขามีเหมือนกัน 0, ดัชนี Jaccard คือ 0.00% = 0 / (17 + 0)
การอ้างอิง
บทความนี้แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณและปัญหาถุงกระสอบ หากต้องการเข้าถึงบทความแต่ละบทความที่ได้รับการรวบรวมข้อมูลโปรดไปที่:
เร็วกว่าเบราว์เซอร์!
