另外一边，陈轩这时候才刚刚准备出门。自从沉浸在知识的海洋中后，陈轩就觉得自己的生活倍有规律，一大清早，就背着自己的苹果macBookPro（MJLQ2CH/A），去了图书馆。
依旧是老地方，陈轩把笔记本打开，墙边找了一个电源插上，构思了一会儿，便在ord文档上，敲下了几个大字。
【NP完全问题最优演算理论】
这个题目是世界七大数学难题。这七大“世界难题”包括：NP完全问题，霍奇猜想，彭加莱猜想，黎曼假设，杨米尔斯理论，纳维尔_斯托可方程，BSD猜想。
这七个问题都被悬赏一百万美元，当然，陈轩不是看中这上面的悬赏，而是要破解这其中的奥妙。
一个月都沉浸在知识的海洋当中，对于理论知识，他也不知道自己已经到达何等的层次。这七个难题，是昨晚恰巧看见的，既然不知道自己的知识有多庞大，正好可以测试一下。
综合网上的资料，NP就是Non-deterministicPolynomial的问题，也即是多项式复杂程度的非确定性问题。假设P≠NP的图解。若P=NP则三类相同。假设P≠NP的图解。
若P=NP则三类相同。而如果任何一个NP问题都能通过一个多项式时间算法转换为某个NP问题，那么这个NP问题就称为NP完全问题（Non-deterministicPolynomialcompleteproblem）。NP完全问题也叫做NPC问题。
举一个例子，在一个周六的晚上，你参加了一个盛大的晚会。由于感到局促不安，你想知道这一大厅中是否有你已经认识的人。
宴会的主人向你提议说，你一定认识那位正在甜点盘附近角落的女士罗曼。不费一秒钟，你就能向那里扫视，并且发现宴会的主人是正确的。然而，如果没有这样的暗示，你就必须环顾整个大厅，一个个地审视每一个人，看是否有你认识的人。
生成问题的一个解通常比验证一个给定的解时间花费要多得多。这是这种一般现象的一个例子。与此类似的是，如果某人告诉你，数13717421可以写成两个较小的数的乘积，你可能不知道是否应该相信他，但是如果他告诉你它可以分解为3607乘上3803，那么你就可以用一个袖珍计算器容易验证这是对的。
人们发现，所有的完全多项式非确定性问题，都可以转换为一类叫做满足性问题的逻辑运算问题。