提答相关（笔记）
参考资料（matrix67大牛）：http://www.matrix67.com/blog/archives/105
P问题：能在多项式时间内解决的问题。
NP问题：能在多项式时间内判定答案是否正确的问题。
NPC问题：是NP问题，并且所有NP问题都可以规约到这个问题。
NP-Hard问题：将NPC问题变成求最优解问题。
常见的三种提答：
- 将一个NPC问题转换成类似于NP-Hard的问题（判定性问题转成最优解问题）。
- 让你玩游戏，玩一组优秀的解。
- 给出例入例出，让你猜算法，或者给定两个算法，构造能卡掉其中一个算法的输入。
第一类提答
对于规模小的部分分，可以用搜索/状压dp解决。
对于大数据，只能用找规律/用爬山和模拟退火来乱搞了。
爬山的优化方法：可以随机起点。
如何定义爬山中点的相邻点：
- 交换两个相邻的元素
- 交换任意两个元素
模拟退火：每次产生一个相邻点，如果这个点更糟糕，定义糟糕程度为k，我们就以一个概率pk接受这个点（p随着时间推移变小），否则一定接受这个点。
第二类提答
用蒙特卡洛树解决（我也不会）
还是乱搞和面向数据编程现实一点吧
第三类提答
这种题型就是考验算法能力。对算法的理解和掌握程度越高越容易得分~