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“”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，便是着名的NP完全问题，也就是“？”。
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“？”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。
那些如今大热的数字货币，也将变成随时可能被取走的移动财富。
整个数字金融，都将大洗牌。
同时，的话，也代表那些通过计算很难解决的大量问题，都将通过算法的优化，轻松得到解决。
像是天气的预测，交通的调度，通过氨基酸序列来预测蛋白质结构，计算机芯片上最有效的晶体管布局等等等等的问题，都将得以解决。
毫不夸张的说，这绝对是一个改变世界的难题。
想到这些的陈舟，倒没有因为这些现实意义，变得有多激动。
他只是从草稿纸上收回了目光，转而回到电脑屏幕上。
然后挪动鼠标，点开了第二篇下载好的文献资料。
陈舟之所以这样，倒不是他对解决这一问题后，改变世界的想法，没有憧憬。
实在是，这个问题的难度，着实有点大。
想想也知道，能够被列为七大千禧年大奖难题之一，它的难度会是一般的吗？
而且，从目前学术界的观点来看，绝大多数相关领域的学者，包括数学家、计算理论学家、信息学资深算法研究员等。
都认为NP≠P。
这个问题的难度，由此也可见一斑。
此外，NP完全问题和陈舟先前快速解决的杨-米尔斯规范场存在性与质量间隔假设问题，也并不同。
从某种程度上而言，这个难题是陈舟在一块未开垦过的处女地上，进行着第一次的研究。
也因此，陈舟在NP完全问题上，并没有急于求成。
他给自己的时间，也没有做太大的限制。
就目前而言，陈舟的研究重心，还是在规范场理论上。
NP完全问题的话，得排在第三位。
第二位是张一凡那边，关于DMD-2号材料的相关研究。
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