通过参数解决棘手问题
摘要：面对计算难题的一种方法是尝试理解各种参数对算法的运行时间和计算任务复杂性的贡献。实际生活中几乎没有计算任务仅由其大小来确定。很容易想象，某些参数比其他参数更具难解性，因此开发一种能够利用这一事实的计算复杂性理论似乎是合理的。这样的理论应该能够满足算法学从业者的需求。过去二十年间已经出现了这样一种理论的发展。该理论在实践和理论方面都取得了许多成功，包括丰富的实用和理论算法技术以及细粒度的难解性理论。虽然该理论已广泛应用于计算生物学、语言学、VLSI设计、学习理论等诸多领域，但对该领域的认知程度却极不统一。我们希望本文能展示基本理论，并指出可用的各种技术。当然，这篇文章是概括的，对于想要了解更多的读者，应该去阅读Downey和Fellows、Flum和Grohe、Niedermeier以及即将出版的本科教材Downey和Fellows的相关著作。
作者：Rodney G. Downey and Dimitrios M. Thilikos
论文ID：1106.3161
分类：Computational Complexity
分类简称：cs.CC
提交时间：2011-11-23