Algorithm “的复杂性是什么？”；地穴踢者；？

我在考虑这个问题。我想我可以用蛮力尝试所有字母的排列来解决这个问题（也许需要一些优化）。然而，这种解决方案的最坏情况复杂性看起来像

O（字母排列*字数）

---

对吗？在最坏的情况下，有没有复杂度更低的解决方案？

你可以用蛮力解决任何加密问题，问题是解决所需的时间。因此，对于多字母密码，您需要依赖于该方法，它本质上是一种除法并合法。您需要做的是将密文转换为X个单字母密码。根据您问题中的链接，这是重要部分：

Sample Input 6
and
dick
jane
puff
spot
yertle

bjvg xsb hxsn xsb qymm xsb rqat xsb pnetfn

如果是这种情况，则最多为26个排列。 如果看不到更多的排列，就很难提供任何其他信息。您是否知道有其他示例输入/输出对

为了回答你关于复杂性的实际问题，我将作为参考

首先，我们来看一下加密方法：

function encrypt(Text textToEncrypt, Alphabet substitutionAlphabet)  
{  
     Alphabet textAlphabet = textToEncrypt.getAlphabet(); //O(1) should be a constant look up to get your own property  
      for(character current : textToEncrypt) //O(N) must touch all elements
      {  
         current = substitutionAlphabet.lookupChange(current, textAlphabet); //O(N) worst case map lookup
      }        
}

---

因此，似乎加密函数是O（N）最坏的情况，我的实现相当做作。解密应该是相同的，正好相反，这样也会产生O（N）

你可以用蛮力解决任何加密问题，问题是解决所需的时间。因此，对于多字母密码，您需要依赖于该方法，它本质上是一种除法并合法。您需要做的是将密文转换为X个单字母密码。根据您问题中的链接，这是重要部分：

Sample Input 6
and
dick
jane
puff
spot
yertle

bjvg xsb hxsn xsb qymm xsb rqat xsb pnetfn

如果是这种情况，则最多为26个排列。 如果看不到更多的排列，就很难提供任何其他信息。您是否知道有其他示例输入/输出对

为了回答你关于复杂性的实际问题，我将作为参考

首先，我们来看一下加密方法：

function encrypt(Text textToEncrypt, Alphabet substitutionAlphabet)  
{  
     Alphabet textAlphabet = textToEncrypt.getAlphabet(); //O(1) should be a constant look up to get your own property  
      for(character current : textToEncrypt) //O(N) must touch all elements
      {  
         current = substitutionAlphabet.lookupChange(current, textAlphabet); //O(N) worst case map lookup
      }        
}

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因此，似乎加密函数是O（N）最坏的情况，我的实现相当做作。解密应该是相同的，正好相反，这样也会产生O（N）

我认为总会有一些病理病例需要回溯

这里有一种技术，一开始似乎让事情变得更简单：在单词中寻找重复字母的模式。如果你知道“香蕉”这个词，那么“xzyz”表示x=b，z=a，y=n。但这项技术还允许您构建一个字典，对具有香蕉状后缀的单词进行标记，从而允许您强制为前缀提供特定的可能解决方案。例如，字典条目ADFbanana、BCFbanana、BDEbanana以及单词PRSbanana要求用户选择P=A或B、R=C或D、S=E或F，以便这些映射中的一个恰好是两种可能性中的第一种

---

考虑到这些构造块，我认为可以采用如下形式的布尔方程（a | B | ~C）&（D | ~E | F）&。。。并将其编码为替换问题，这样，替代问题的解决方案将产生一个T/F的变量赋值，使方程产生真=>如果你能解决替代问题，你能解决SAT=>它是NP完全的。

我认为总会有一些病理病例需要回溯

这里有一种技术，一开始似乎让事情变得更简单：在单词中寻找重复字母的模式。如果你知道“香蕉”这个词，那么“xzyz”表示x=b，z=a，y=n。但这项技术还允许您构建一个字典，对具有香蕉状后缀的单词进行标记，从而允许您强制为前缀提供特定的可能解决方案。例如，字典条目ADFbanana、BCFbanana、BDEbanana以及单词PRSbanana要求用户选择P=A或B、R=C或D、S=E或F，以便这些映射中的一个恰好是两种可能性中的第一种

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考虑到这些构造块，我认为可以采用如下形式的布尔方程（a | B | ~C）&（D | ~E | F）&。。。并将其编码为一个替换问题，这样替换问题的解决方案将产生一个T/F赋值给变量，使方程产生真=>如果你能解决替换问题，你能解决SAT=>它是NP完全的。

这里有一个正式的证明，证明了密码Kicker的NP硬度，使用k字母表，通过减少从

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对于每个输入三元组（x、y、z），将单词xyz放入字典中。要确定是否存在大小为n的匹配，请请求对n字密文abc def ghi…进行解密。很明显，这种减少是浪费时间。如果存在三维匹配（x1，y1，z1），…，（xn，yn，zn），则置换x1→a、 y1→b、 z1→c、 x2→d、 …证明存在有效的解密。相反，如果存在一个有效的解密置换π，那么我们恢复一个3-d匹配（π（a），π（b），π（c）），（π（d），π（e），π（f）），…

这里有一个正式的证明，证明了使用k字母表的密码Kicker的NP硬度

对于每个输入三元组（x、y、z），将单词xyz放入字典中。要确定是否存在大小为n的匹配，请请求对n字密文abc def ghi…进行解密。很明显，这种减少是浪费时间。如果存在三维匹配（x1，y1，z1），…，（xn，yn，zn），则置换x1→a、 y1→b、 z1→c、 x2→d、 …证明存在有效的解密。相反，如果存在有效的解密置换π，则我们恢复三维匹配（π（a），π（b），π（c）），（π（d），π（e），π（f））