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The owner of this website (bbs.) has banned your access based on your browser's signature (3db2-ua98).& 无聊，给新人科普一下NPC到底和主角队友有什么区别
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给新人科普一下NPC到底和主角队友有什么区别，这里只说几点比较常见的，为什么要提到这些呢，如果你玩游戏过程中遇到这些问题，请不要过于生气，NPC就是和你不一样。
科普一之集齐条
1.集齐条，就是时序那个条条，呵呵。
A、你有没有注意到每次S\L 集齐条的时序是浮动的，也就是NPC和你的位置排序是随机的，而非固定。当你的轻功或集气比某个NPC略微高一点，不表示你的初始出手排序会比NPC靠前，反之同理。这就告诉你，有些战斗你不S\L几次是不行的，并不是完全靠实力。一个队伍在一些战斗能不能先手是很重要的。
B、当你跟NPC打得风风火火的时候，我去，这招杀气好恐怖，主角\队友直接被刮到了最左侧。原本40的集气速度立马变为20。反之，NPC你不管把它打到集气条最左侧多远，它的集气速度永远不会如主角\队友一样，速度立马降低一半。就是不一样，你咬我！你当NPC是杂种吧。
科普二之负面状态
A.中毒、内伤对NPC几乎没多大用处，内伤到级和中毒到级对NPC来说如同毛毛雨，你不要想从这两个状态来扭转NPC的集气速度和作战能力。NPC内伤到级和中毒到级和主角\队友是不一样的，你如果中毒内伤到了极，估计只有5的集气速度。
B.灼烧、冰封，这两个状态的区别。第一，灼烧不论是NPC还是主角队友，效果是几乎相等的，这是我目前发现较公平的一个负面属性。&&第二，冰封，冰封在NPC手里和主角\队友手中是不一样的状态体验，这里你可以到左冷禅那里去体验几把就会有一些心得。
科普三连击机率
NPC大多有独立判定光环，天赋外功连击机率比主角队友高很多。如果你想NPC每次打你只出手一次，那你简直是异想天开。通过我经常S\L的对比中。多数NPC你要见到它只出手一次，那算是中彩票了。
不要畏惧难度，这游戏，对于大多数玩家，难3是可以接受的。
本人难3或以上前期队友推荐王牌搭配：虚竹+程灵素
虚竹外号虚神，前期过卡点战斗机，学了罗汉、逍遥游（或者绵掌）、左右后就去变身。变身后学小无相，在学乾坤大挪移，在学天山、大金刚。 等攻击比防御高、防御比轻功高的时候开始升级，升级全加防御。满级后，在学落英神剑掌、空明拳、寒冰神掌、罗汉拳、五毒神掌，美女拳法、逍遥游、，内功3个，外功9个，在喂点药。程灵素主轻功骑白马就OK。&&那么前面血刀老祖、欧阳锋、戚长发这些都能轻松KO.& && && &&&虚竹不要怕练废，就这样的配置，后面一样能发挥一定能力。
观点数据勿论，有心帮助新人就值得赞扬.
总评分:&金钱 + 30&
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NPC光环的强大~~NPC自带回灼烧速度加倍
这个世界真的有上帝吗？如果真的有上帝，那么努力奋斗的人就不会有不幸了，对，至少，天使就没有对我微笑过，一次也没有......
UID8516751主题阅读权限50帖子精华0积分1047金钱7677 荣誉22 人气159 在线时间11676 小时评议0
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npc是和猪脚或队友生活在平行世界的两种生物
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虚竹不用练满&&罗汉 天山 小无 空明& &金刚掌&&开体能 学松风 拿流星剑 骑白马 就足够了。冰火两重天。 程MM高难大都选择飞邪&&不实际
UID1200297主题阅读权限20帖子精华0积分192金钱2633 荣誉0 人气0 在线时间3899 小时评议0
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分析得非常的有道理{:13_569:}
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初始集气条的顺序其实是固定的。以排序轻功来分配。如果没有特殊集气天赋的话。我方的排序轻功是完全按面板轻功来的。而NPC的排序轻功是轻功+人物等级+（内力/50）取整。
但是初始集气确实会出现浮动情况，这一般是因为我方练有圣火的情况，圣火+初始集气200~300，这100的浮动在群战中很影响初始出手顺序。
至于单挑圣火的浮动就会小很多。
因为初始集气条位置是初始集气=800-（1000/人数）*（排序位-1）
人数是指参战的总人数，包含敌我双方，排序位是排序轻功排在第几位
人数少的话，初始集气+200还是300根本无法影响出手顺序，人多就不一样，哪怕轻功输很多，初始集气+300一样抢先手。
这就是为什么十五大容易抢扫地先手而论剑很难，因为十五大有大量人数拖后腿，只要排序轻功在前几位加上圣火就可以抢到先手。
另外，有体能的话，队友活跃能加初始集气200，不过我不太喜欢体能系统，所以没怎么玩过有体能的队友，具体我不太清楚这初始能不能和生活叠加。
B的集气条到左侧，我方瞬间龟爬，而NPC还活蹦乱跳，实际上跟下面提到负面状态里的内伤是有关的。
集气条被杀到-500(即最左侧），此次攻击的多余杀气会直接转化成内伤，对于主角队友基本上就是满内伤龟爬了。而对于NPC来说，一方面因为我方的杀气能力不算特别强，多余的杀气不会特别多，另一方面NPC满内伤
集气影响也比我方小得多。
内伤，毒，这些其实都还算有用的，有时候影响破防与否，不过绝大部分时间来说，确实对于NPC和主角队友完全不是一个档次。
当然了，最明显的区别待遇就是冰封，虽然有些时候冰封对NPC也有用，但是这个对于我方和NPC的效果完全就是两个档次的待遇。
UID8498236主题阅读权限20帖子精华0积分82金钱904 荣誉1 人气14 在线时间986 小时评议0
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无理无据全凭感觉的无稽之谈，偏偏自以为真理的要来科普，我就是这么直接，建议多读电子书，里面对集气、出手排序、各种状态效果的描述以及很详细了。
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易水潇风 发表于
无理无据全凭感觉的无稽之谈，偏偏自以为真理的要来科普，我就是这么直接，建议多读电子书，里面对集气、出 ...
我只能说通过玩了那么久和多次的S/L等的一些感悟，如果你是按照电子书来科普死东西，我只能说你这样理解的都是死东西。
举个简单的道理，NPC和主角\队友就是有明显区别
化功、北冥、吸星，电子书告诉你被攻击有50%的机率。 我不这样理解，NPC起码有75%的机率，而主角或队友至多有35%的机率& &
由什么决定呢：不清楚设计者的50%的范围。1万次5000次成功，1千次500次成功，1百次50次成功，10次5次成功。& & 答案就是，不要看面板机率&&50%不等于2分之一
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易水潇风 发表于
无理无据全凭感觉的无稽之谈，偏偏自以为真理的要来科普，我就是这么直接，建议多读电子书，里面对集气、出 ...
电子书不是万能的，npc光环的强大比电子书表现的多得多。
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sd1615895 发表于
我只能说通过玩了那么久和多次的S/L等的一些感悟，如果你是按照电子书来科普死东西，我只能说你这样理解 ...
这游戏好像是真随机，也就是50%的几率，你100次，一次都不出也是可能的
有些伪随机20次必出10次
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相信面板几率，人家写程序的没那么无聊搞个假数据忽悠人却用另一套计算公式
UID6250586主题阅读权限20帖子精华0积分81金钱1421 荣誉0 人气0 在线时间591 小时评议0
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等攻击比防御高、防御比轻功高的时候开始升级，升级全加防御。
都是这么加点的么....我除了少数几人全部无脑加轻...
UID1321292主题阅读权限40帖子精华0积分573金钱5353 荣誉4 人气9 在线时间4788 小时评议0
本版排名:174
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一张图已经够说明你讲的那些东西了。被射上墙也就是内伤满，NPC内伤满和主角内伤满被减集气不一样。
简单说，NPC受负面状态（任何负面）影响比主角小。
至于你那个虚竹全防的加法，反正我是不认可的，很多战斗需要虚竹先手拍完老祖传功继续拍。
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本帖最后由 易水潇风 于
17:36 编辑
爱上一只鱼 发表于
电子书不是万能的，npc光环的强大比电子书表现的多得多。
你也就知道npc光环这种虚的东西，殊不知什么集气速度、初始排序等东西无论敌我，根据电子书的内容都可以很精确的计算出来了，还有负面状态对敌我双方的影响电子书的描述也非常量化了，内伤中毒之类的负面对集气、伤害的影响也可以计算。什么东西都用npc光环来解释，有什么意义。
Powered by& & 这或许是众多OIer最大的误区之一。
&&&&你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道，大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题，NPC问题才是。好，行了，基本上这个误解已经被澄清了。下面的内容都是在讲什么是P问题，什么是NP问题，什么是NPC问题，你如果不是很感兴趣就可以不看了。接下来你可以看到，把NP问题当成是 NPC问题是一个多大的错误。
&&&&还是先用几句话简单说明一下时间复杂度。时间复杂度并不是表示一个程序解决问题需要花多少时间，而是当问题规模扩大后，程序需要的时间长度增长得有多快。也就是说，对于高速处理数据的计算机来说，处理某一个特定数据的效率不能衡量一个程序的好坏，而应该看当这个数据的规模变大到数百倍后，程序运行时间是否还是一样，或者也跟着慢了数百倍，或者变慢了数万倍。不管数据有多大，程序处理花的时间始终是那么多的，我们就说这个程序很好，具有O(1)的时间复杂度，也称常数级复杂度；数据规模变得有多大，花的时间也跟着变得有多长，这个程序的时间复杂度就是O(n)，比如找n个数中的最大值；而像冒泡排序、插入排序等，数据扩大2倍，时间变慢4倍的，属于O(n^2)的复杂度。还有一些穷举类的算法，所需时间长度成几何阶数上涨，这就是O(a^n)的指数级复杂度，甚至O(n!)的阶乘级复杂度。不会存在O(2*n^2)的复杂度，因为前面的那个“2”是系数，根本不会影响到整个程序的时间增长。同样地，O
(n^3+n^2)的复杂度也就是O(n^3)的复杂度。因此，我们会说，一个O(0.01*n^3)的程序的效率比O(100*n^2)的效率低，尽管在n很小的时候，前者优于后者，但后者时间随数据规模增长得慢，最终O(n^3)的复杂度将远远超过O(n^2)。我们也说，O(n^100)的复杂度小于O(1.01^n)的复杂度。
&&&&容易看出，前面的几类复杂度被分为两种级别，其中后者的复杂度无论如何都远远大于前者：一种是O(1),O(log(n)),O(n^a)等，我们把它叫做多项式级的复杂度，因为它的规模n出现在底数的位置；另一种是O(a^n)和O(n!)型复杂度，它是非多项式级的，其复杂度计算机往往不能承受。当我们在解决一个问题时，我们选择的算法通常都需要是多项式级的复杂度，非多项式级的复杂度需要的时间太多，往往会超时，除非是数据规模非常小。
&&&&自然地，人们会想到一个问题：会不会所有的问题都可以找到复杂度为多项式级的算法呢？很遗憾，答案是否定的。有些问题甚至根本不可能找到一个正确的算法来，这称之为“不可解问题”(Undecidable Decision Problem)。就是一个著名的不可解问题，在我的Blog上有过专门的介绍和证明。再比如，输出从1到n这n个数的全排列。不管你用什么方法，你的复杂度都是阶乘级，因为你总得用阶乘级的时间打印出结果来。有人说，这样的“问题”不是一个“正规”的问题，正规的问题是让程序解决一个问题，输出一个“YES”或“NO”（这被称为判定性问题），或者一个什么什么的最优值（这被称为最优化问题）。那么，根据这个定义，我也能举出一个不大可能会有多项式级算法的问题来：Hamilton回路。问题是这样的：给你一个图，问你能否找到一条经过每个顶点一次且恰好一次（不遗漏也不重复）最后又走回来的路（满足这个条件的路径叫做Hamilton回路）。这个问题现在还没有找到多项式级的算法。事实上，这个问题就是我们后面要说的NPC问题。
&&&&下面引入P类问题的概念：如果一个问题可以找到一个能在多项式的时间里解决它的算法，那么这个问题就属于P问题。P是英文单词多项式的第一个字母。哪些问题是P类问题呢？通常NOI和NOIP不会出不属于P类问题的题目。我们常见到的一些信息奥赛的题目都是P问题。道理很简单，一个用穷举换来的非多项式级时间的超时程序不会涵盖任何有价值的算法。
&&&&接下来引入NP问题的概念。这个就有点难理解了，或者说容易理解错误。在这里强调（回到我竭力想澄清的误区上），NP问题不是非P类问题。NP问题是指可以在多项式的时间里验证一个解的问题。NP问题的另一个定义是，可以在多项式的时间里猜出一个解的问题。比方说，我RP很好，在程序中需要枚举时，我可以一猜一个准。现在某人拿到了一个求最短路径的问题，问从起点到终点是否有一条小于100个单位长度的路线。它根据数据画好了图，但怎么也算不出来，于是来问我：你看怎么选条路走得最少？我说，我RP很好，肯定能随便给你指条很短的路出来。然后我就胡乱画了几条线，说就这条吧。那人按我指的这条把权值加起来一看，嘿，神了，路径长度98，比100小。于是答案出来了，存在比100小的路径。别人会问他这题怎么做出来的，他就可以说，因为我找到了一个比100
小的解。在这个题中，找一个解很困难，但验证一个解很容易。验证一个解只需要O(n)的时间复杂度，也就是说我可以花O(n)的时间把我猜的路径的长度加出来。那么，只要我RP好，猜得准，我一定能在多项式的时间里解决这个问题。我猜到的方案总是最优的，不满足题意的方案也不会来骗我去选它。这就是NP问题。当然有不是NP问题的问题，即你猜到了解但是没用，因为你不能在多项式的时间里去验证它。下面我要举的例子是一个经典的例子，它指出了一个目前还没有办法在多项式的时间里验证一个解的问题。很显然，前面所说的Hamilton回路是NP问题，因为验证一条路是否恰好经过了每一个顶点非常容易。但我要把问题换成这样：试问一个图中是否不存在Hamilton回路。这样问题就没法在多项式的时间里进行验证了，因为除非你试过所有的路，否则你不敢断定它“没有Hamilton回路”。
&&&&之所以要定义NP问题，是因为通常只有NP问题才可能找到多项式的算法。我们不会指望一个连多项式地验证一个解都不行的问题存在一个解决它的多项式级的算法。相信读者很快明白，信息学中的号称最困难的问题——“NP问题”，实际上是在探讨NP问题与P类问题的关系。
&&&&很显然，所有的P类问题都是NP问题。也就是说，能多项式地解决一个问题，必然能多项式地验证一个问题的解——既然正解都出来了，验证任意给定的解也只需要比较一下就可以了。关键是，人们想知道，是否所有的NP问题都是P类问题。我们可以再用集合的观点来说明。如果把所有P类问题归为一个集合P中，把所有 NP问题划进另一个集合NP中，那么，显然有P属于NP。现在，所有对NP问题的研究都集中在一个问题上，即究竟是否有P=NP？通常所谓的“NP问题”，其实就一句话：证明或推翻P=NP。
&&&&NP问题一直都是信息学的巅峰。巅峰，意即很引人注目但难以解决。在信息学研究中，这是一个耗费了很多时间和精力也没有解决的终极问
题，好比物理学中的大统一和数学中的歌德巴赫猜想等。
&&&&目前为止这个问题还“啃不动”。但是，一个总的趋势、一个大方向是有的。人们普遍认为，P=NP不成立，也就是说，多数人相信，存在至少一个不可能有多项式级复杂度的算法的NP问题。人们如此坚信P≠NP是有原因的，就是在研究NP问题的过程中找出了一类非常特殊的NP问题叫做NP-完全问题，也即所谓的 NPC问题。C是英文单词“完全”的第一个字母。正是NPC问题的存在，使人们相信P≠NP。下文将花大量篇幅介绍NPC问题，你从中可以体会到NPC问题使P=NP变得多么不可思议。
&&&&为了说明NPC问题，我们先引入一个概念——约化(Reducibility，有的资料上叫“归约”)。
&&&&简单地说，一个问题A可以约化为问题B的含义即是，可以用问题B的解法解决问题A，或者说，问题A可以“变成”问题B。《算法导论》上举了这么一个例子。比如说，现在有两个问题：求解一个一元一次方程和求解一个一元二次方程。那么我们说，前者可以约化为后者，意即知道如何解一个一元二次方程那么一定能解出一元一次方程。我们可以写出两个程序分别对应两个问题，那么我们能找到一个“规则”，按照这个规则把解一元一次方程程序的输入数据变一下，用在解一元二次方程的程序上，两个程序总能得到一样的结果。这个规则即是：两个方程的对应项系数不变，一元二次方程的二次项系数为0。按照这个规则把前一个问题转换成后一个问题，两个问题就等价了。同样地，我们可以说，Hamilton回路可以约化为TSP问题(Travelling
Salesman Problem，旅行商问题)：在Hamilton回路问题中，两点相连即这两点距离为0，两点不直接相连则令其距离为1，于是问题转化为在TSP问题中，是否存在一条长为0的路径。Hamilton回路存在当且仅当TSP问题中存在长为0的回路。
&&&&“问题A可约化为问题B”有一个重要的直观意义：B的时间复杂度高于或者等于A的时间复杂度。也就是说，问题A不比问题B难。这很容易理解。既然问题A能用问题B来解决，倘若B的时间复杂度比A的时间复杂度还低了，那A的算法就可以改进为B的算法，两者的时间复杂度还是相同。正如解一元二次方程比解一元一次方程难，因为解决前者的方法可以用来解决后者。
&&&&很显然，约化具有一项重要的性质：约化具有传递性。如果问题A可约化为问题B，问题B可约化为问题C，则问题A一定可约化为问题C。这个道理非常简单，就不必阐述了。
&&&&现在再来说一下约化的标准概念就不难理解了：如果能找到这样一个变化法则，对任意一个程序A的输入，都能按这个法则变换成程序B的输入，使两程序的输出相同，那么我们说，问题A可约化为问题B。
&&&&当然，我们所说的“可约化”是指的可“多项式地”约化(Polynomial-time Reducible)，即变换输入的方法是能在多项式的时间里完成的。约化的过程只有用多项式的时间完成才有意义。
&&&&好了，从约化的定义中我们看到，一个问题约化为另一个问题，时间复杂度增加了，问题的应用范围也增大了。通过对某些问题的不断约化，我们能够不断寻找复杂度更高，但应用范围更广的算法来代替复杂度虽然低，但只能用于很小的一类问题的算法。再回想前面讲的P和NP问题，联想起约化的传递性，自然地，我们会想问，如果不断地约化上去，不断找到能“通吃”若干小NP问题的一个稍复杂的大NP问题，那么最后是否有可能找到一个时间复杂度最高，并且能“通吃”所有的 NP问题的这样一个超级NP问题？答案居然是肯定的。也就是说，存在这样一个NP问题，所有的NP问题都可以约化成它。换句话说，只要解决了这个问题，那么所有的NP问题都解决了。这种问题的存在难以置信，并且更加不可思议的是，这种问题不只一个，它有很多个，它是一类问题。这一类问题就是传说中的NPC
问题，也就是NP-完全问题。NPC问题的出现使整个NP问题的研究得到了飞跃式的发展。我们有理由相信，NPC问题是最复杂的问题。再次回到全文开头，我们可以看到，人们想表达一个问题不存在多项式的高效算法时应该说它“属于NPC问题”。此时，我的目的终于达到了，我已经把NP问题和NPC问题区别开了。到此为止，本文已经写了近5000字了，我佩服你还能看到这里来，同时也佩服一下自己能写到这里来。
&&&&NPC问题的定义非常简单。同时满足下面两个条件的问题就是NPC问题。首先，它得是一个NP问题；然后，所有的NP问题都可以约化到它。证明一个问题是 NPC问题也很简单。先证明它至少是一个NP问题，再证明其中一个已知的NPC问题能约化到它（由约化的传递性，则NPC问题定义的第二条也得以满足；至于第一个NPC问题是怎么来的，下文将介绍），这样就可以说它是NPC问题了。
&&&&既然所有的NP问题都能约化成NPC问题，那么只要任意一个NPC问题找到了一个多项式的算法，那么所有的NP问题都能用这个算法解决了，NP也就等于P 了。因此，给NPC找一个多项式算法太不可思议了。因此，前文才说，“正是NPC问题的存在，使人们相信P≠NP”。我们可以就此直观地理解，NPC问题目前没有多项式的有效算法，只能用指数级甚至阶乘级复杂度的搜索。
&&&&顺便讲一下NP-Hard问题。NP-Hard问题是这样一种问题，它满足NPC问题定义的第二条但不一定要满足第一条（就是说，NP-Hard问题要比 NPC问题的范围广）。NP-Hard问题同样难以找到多项式的算法，但它不列入我们的研究范围，因为它不一定是NP问题。即使NPC问题发现了多项式级的算法，NP-Hard问题有可能仍然无法得到多项式级的算法。事实上，由于NP-Hard放宽了限定条件，它将有可能比所有的NPC问题的时间复杂度更高从而更难以解决。
&&&&不要以为NPC问题是一纸空谈。NPC问题是存在的。确实有这么一个非常具体的问题属于NPC问题。下文即将介绍它。
&&&&下文即将介绍逻辑电路问题。这是第一个NPC问题。其它的NPC问题都是由这个问题约化而来的。因此，逻辑电路问题是NPC类问题的“鼻祖”。
&&&&逻辑电路问题是指的这样一个问题：给定一个逻辑电路，问是否存在一种输入使输出为True。
&&&&什么叫做逻辑电路呢？一个逻辑电路由若干个输入，一个输出，若干“逻辑门”和密密麻麻的线组成。看下面一例，不需要解释你马上就明白了。
&&┌───┐
&&│ 输入1├─→┐&&&&┌──┐
&&└───┘&&&&└─→┤&&&&│
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&│ or ├→─┐
&&┌───┐&&&&┌─→┤&&&&│&&&&│&&&&┌──┐
&&│ 输入2├─→┤&&&&└──┘&&&&└─→┤&&&&│
└───┘&&&&│&&&&&&&&&&&&&&&&┌─→┤AND ├──→输出
&&&&&&&&&&&&&&&&└────────┘┌→┤&&&&│
&&┌───┐&&&&┌──┐&&&&&&&&&&&&│&&└──┘
&&│ 输入3├─→┤ NOT├─→────┘
&&└───┘&&&&└──┘
&&&&这是个较简单的逻辑电路，当输入1、输入2、输入3分别为True、True、False或False、True、False时，输出为True。
&&&&有输出无论如何都不可能为True的逻辑电路吗？有。下面就是一个简单的例子。
&&┌───┐
&&│输入1 ├→─┐&&&&┌──┐
&&└───┘&&&&└─→┤&&&&│
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&│AND ├─→┐
&&&&&&&&&&&&&&&&┌─→┤&&&&│&&&&│
&&&&&&&&&&&&&&&&│&&&&└──┘&&&&│&&┌──┐
&&&&&&&&&&&&&&&&│&&&&&&&&&&&&&&&&└→┤&&&&│
&&┌───┐&&&&│&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&│AND ├─→输出
&&│输入2 ├→─┤&&┌──┐&&&&&&┌→┤&&&&│
&&└───┘&&&&└→┤NOT ├→──┘&&└──┘
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&└──┘
&&&&上面这个逻辑电路中，无论输入是什么，输出都是False。我们就说，这个逻辑电路不存在使输出为True的一组输入。
&&&&回到上文，给定一个逻辑电路，问是否存在一种输入使输出为True，这即逻辑电路问题。
&&&&逻辑电路问题属于NPC问题。这是有严格证明的。它显然属于NP问题，并且可以直接证明所有的NP问题都可以约化到它（不要以为NP问题有无穷多个将给证明造成不可逾越的困难）。证明过程相当复杂，其大概意思是说任意一个NP问题的输入和输出都可以转换成逻辑电路的输入和输出（想想计算机内部也不过是一些 0和1的运算），因此对于一个NP问题来说，问题转化为了求出满足结果为True的一个输入（即一个可行解）。
&&&&有了第一个NPC问题后，一大堆NPC问题就出现了，因为再证明一个新的NPC问题只需要将一个已知的NPC问题约化到它就行了。后来，Hamilton 回路成了NPC问题，TSP问题也成了NPC问题。现在被证明是NPC问题的有很多，任何一个找到了多项式算法的话所有的NP问题都可以完美解决了。因此说，正是因为NPC问题的存在，P=NP变得难以置信。P=NP问题还有许多有趣的东西，有待大家自己进一步的挖掘。攀登这个信息学的巅峰是我们这一代的终极目标。现在我们需要做的，至少是不要把概念弄混淆了。
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