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通过大量文献资料的溯源与灵感寻找，是陈舟长久以来习惯使用的研究方法。
也是在一个新的研究课题开始时，陈舟必定会经历的一个过程。
随着第一篇文献资料的下载完成，陈舟移动鼠标，点开了这篇文献资料。
然后再次拿来草稿纸，拧开笔盖，准备刷文献。
np完全问题，也叫np-c问题。
是多项式复杂程度的非确定性问题。
简单的写法就是“np=p？”。
问题也就在这个问号上面。
到底是np等于p，还是np不等于p。
当然，几乎绝大多数的人，都希望np等于p。
因为这背后的实际意义，太过重大。
只可惜，就算再多人的希望，也不能将这道千禧年大奖难题，给变成事实。
它仍旧在等待着，能够解决它的人出现。
“p类问题和np类问题的关系……”
第一篇文献结束，陈舟看了看草稿纸上，自己所写的内容，小声的呢喃了一句。
事实上，要知道“np=p”是个什么问题，先要知道什么是p类问题，什么是np类问题。
p类问题和np类问题这两个概念，是和计算理论中的时间复杂度有关的。
至于计算理论中的时间复杂度，简单来说，就是解决一个问题的某种算法，所需要的计算量，随着这个问题的规模增长而增长的速度。
这个概念，更多的被应用在信息学的计算机算法上。
在算法中，时间复杂度本质上，是指计算量增长的速度，而不是这个算法运行的时间。
自然的，对于同样的一个问题。
如果采用不同的算法，其时间复杂度也是不一定相同的。
而如果某个问题，能够找到的最优算法的时间复杂度，是n的多项式函数。
那么，这个问题就被称之为p类问题。
p也就是多项式的英文首字母。
此外，还有一些问题，无论其是否能够在多项式时间复杂度内求解，如果知道一个随便给出的可能解，能够在多项式时间复杂度内验证其是否为所求的解。
那么，这类问题就被称之为np类问题。
至于为什么要研究一个问题，是否有多项式时间复杂度的算法。
则是因为，多项式时间复杂度的计算量增长速度，有些过于“快”了。
随着n的增大，其计算量远远小于o(2^n)、o(n！)、o(n^n)这些时间复杂度问题。
就好比那个很有名的大整数质因数分解问题。
给出一个2048位的二进制整数，要找出它的某个质因数。
一般来说，可能举全世界的计算能力，也需要上百年的时间，才能完成这个求解计算过程。
但是，如果知道某一个质数的话。
却可以用最普通的计算机，在几秒钟时间内，确定这个质数，是不是这个2048位二进制整数的一个因数。
而这，便是不同时间复杂度，在实际计算过程中的差别！
虽说有时候快了不好，可是在时间复杂度上，还是快一点比较有应用价值。
自然的，全部的p类问题，都属于np类问题。
看着草稿纸上的内容，陈舟已经给出了这一显而易见的解释。
【一个问题可以在多项式时间复杂度内求解，当然可以在多项式时间复杂度内验证。】
只不过，写完这行文字的陈舟，又在下面加了一个“？”。
问号的旁边，陈舟写到：“反过来呢？”
没错，反过来呢？
一个可以在多项式时间复杂度内验证的问题，又是否能够通过多项式时间复杂度的算法求解呢？
陈舟暂时不知道。
所以，他在这个反问的话下面，划上了两道横线。
实际上，这个反问的话，其实也就是，是否全部的np类问题，都属于p类问题呢？
而这，便是著名的np完全问题，也就是“np=p？”。全网首发.
陈舟虽然还不知道这个问题的答案。
但是，已经不是信息学小白的陈舟，自然知道这个问题的答案，所具有的现实意义。
如果“np=p？”没有了问号。
也就意味着，任何一个原来找不到p类算法的np类问题，都可以找到相应的p类算法了。
也就代表大整数的质因数分解问题，变成了p类问题。
如2048位二进制大整数，也就可以用一台普通的电脑，在几秒钟，甚至更短的时间内，完成质因数的分解。
如果是这样的话，那现在被广泛应用的rsa加密算法，将彻底失效。
大量的银行数字证书，网站ssl加密，也将不再安全。
那些