Algorithm 非确定性算法

我需要一个非确定性算法的简单描述。我们能将不确定性算法与带并行处理器的计算机相比较吗？

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请有人确切地给我解释一下非确定性算法

非确定性算法是在计算机上运行的算法。
该算法中的每个计算可以分为两个计算，这两个计算是同时计算的

非确定性算法示例：
：“猜测”顶点的子集，并检查其是否为有效覆盖。
猜测是：对于每个元素：检查一种可能性，它在集合中，而不在集合中

它不是并行处理器，因为在这里（非确定性算法），分支的数量是不受限制的，而在并行处理器中则是如此。在并行计算中，您仍然必须执行查找顶点覆盖的

2^n

OPs，而在非确定性算法中，您只执行

n

OPs，使用

n

不同的分支

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非确定性机器更像，而不是并行处理。[请注意，量子计算机仍然比非确定性图灵机“弱”，当然假设P！=NP]。

你有没有试过在谷歌的StackOverFlow搜索中提出问题的人，并阅读过一些关于它的文章，如果他不懂，就在StackOverFlow中提出他的问题，我不明白为什么有人会给这个人负面评价。（我没有投反对票。）好吧，如果你读过这篇文章，我认为这篇文章很清楚，也许你可以更具体地说明你不理解的地方？“请有人确切地向我解释一下非确定性算法”不是一个很好的问题，很难给出一个不是数学教科书的精确、简洁的答案。我认为维基文章的问题是它引用了非确定性算法的两个概念，但没有过多区分它们，即理论上的[非确定性图灵机]和实际[以非确定性顺序进行处理]，这就是我和aioobe争论的问题，我认为wiki页面没有很好地区分它们。另外，从标签的上下文来看，问题非常清楚。分支的数量没有限制与非确定性完全无关。正如我在下面的回答中所说，在两个分支之间进行随机选择会产生一个非确定性算法。@aioobe:请阅读wiki页面以获取更多信息。请引用证明您观点的句子。@aioobe:OP是指理论上的非确定性概念，与非确定性图灵机相关“在计算复杂性理论中，非确定性算法是指，在每一个可能的步骤中，都可以允许多个连续性（想象一个人在森林中沿着一条小路走，每次他再往前走，他必须选择他希望走的路的哪个岔口）。这些算法不会为每个可能的计算路径得出一个解决方案；但是，它们保证为某些路径得出正确的解决方案。这些选择可以解释为搜索过程中的猜测。”