这个假期玩儿得有点大了...周六刚买的6300在游乐场玩碰碰车的时候报销了。吃饺子，火锅，烤鸭...买东西，打麻将，玩儿牌...这一周可能是最肆无忌惮的一周了。该过去了，回到学校，就该准备考试了。感谢圣诞节.

NP problem（Non-deterministic Polynomial Problem）是一类问题，从数学角度来说，我们无法在多项式时间复杂度范围之内以一种非确定的算法解决它。一个很好的代表是哈密尔顿环路问题。设想一个拓扑结构，如果构成哈密尔顿图，我们需要找到这样一条回路，使它经过所有节点，并对于任意一条边来说它最多经过一次。对于一个结构较为简单，节点数较少的图来说，我们很容易得出结论，比如欧拉七桥问题。但对于一个复杂图来说，我们需要经过长时间测算才能却定结果。实际上，如果我们确定一张图是哈密尔顿图，只需找到这样一条环路。但如果我们要证明一个图不是哈密尔顿图，我们则需要测试所有可能的路径。那么，每到一个节点，我们就有x种不同的选择。到下一个节点，会出现y中选择。那么紧紧这两个节点确定的测试空间便是x*y.这样的搜索空间并不时随节点数n的增长呈现多项式增长的。扩大到整张图来说，搜索空间为所有节点度数的连乘。假设所有节点的度数为x。那么确定n个节点图不是哈密尔顿图的搜索空间为x^n。这个呈现了指数复杂度，而非多项式复杂度。

 

不过，对于这样一类图来说，我们很容易在多项式时间范围之内，验证一条路是不是哈密尔顿回路。对于一个n个节点的图，我们只需要沿这个由n条边构成的路走下去，标记所有经过的点和边，便很能得出答案。更广泛的说，对于所有同构的NP问题，我们很容易确定一种选择是不是达到了我们的要求，而很难筛选出所有满足要求的选择。所以，简而言之，很难找到一种最优的选择，但是却可以找到一个恰恰满足的选择，做到这个只需要从一个无知的空间开始进行exhaustive测试，直到找到为止。

 

对于所有的NP问题，由于其同构性，找到一个问题的答案，其他一切NP问题都可以迎刃而解。生活却是另一种更为困难的NP问题。人每经历一件事便可能面临着选择。但与机器不同的是，你只能验证一种选择，那仅仅是在x^n中的一种。然后你确证它是符合你最初的期望的。但还好，满足程度是人心理的一个价值定位，当我们不能退回从新选择的时候，我们可以改变自己的价值定位，创造一中幻觉，歪曲自己最初的期望值，使之被满足。这种事情其实每个人都在做，而且经常在做。另一种也许可行的方式便是在一次不是很优的选择之后，小心选择后面的路，从而无限逼近于我们最初的期望值，这样的生活很累。但是，这便是生活，没办法，我们只能选择......

开始找房子了...从南到北，挺远的地方。同时来的很多朋友都有车了，而我还是b/b，感觉总在飘，下一步去哪，就拉着箱子搬到那里。dublin这里，从一个地方到另一个地方是一定要到市中心才能换车的。本来开车走M50用20分钟的路程，如果靠公交通勤，就要1个半小时。还不算堵车和等车的时间。也许以后要靠打车了。

 

前两天闹胃病，早上醒来就是一阵疼。现在总算好多了，应该就是经常不按时吃饭的结果。吃饭对我来说纯粹就是ad hoc的，当肚子不叫的时候，总不会想到那。而且，更糟的情况是，什么东西只要能吃的，都被我称作“饭”。现在想想最正经的饭，还是买外卖的。如果能新找一个home stay的话，估计能帮我改善一点这方面的习惯。