多项式时间的变化变成所需要证明的问题，那么所有证明的问题就是一个NPC问题了。

    换句话说，即找到了一个算法，那么所有的问题都可以有多项式的解，可以说这就是所谓的「万能算法」了。

    这无疑是信息学的巅峰。

    这不仅是对信息学的贡献那么简单，许多至今无解的问题都会被迎刃而解，例如人体蛋白折叠问题、绝症，当然也包括神经科学，难怪夫妇二人会如此失态了。

    真是因为NPC问题的存在，P=NP变得难以置信，人们即便至今没有证明或证伪，但更加偏向相信P≠NP。

    但是，叶华刚刚亲口说把一个NPC问题降低到了P类问题！！！

    “天呐……”

    两人绝对没有想到刚刚来华夏，就获得了这么一个爆炸性的消息，这要是传出去了，整个学术界乃至全世界都得为之沸腾。

    这已经不能用天才就可以形容的了。

    震惊过后，夫妇二人激动不已，振奋莫名，叶华看到他们二人反而淡定的说道：“之前我说过，我是以编程起家的，把NPC问题降低P类问题的成果便是获得了一个全新的算法。但是博士，它也并非是真正的万能算法，因为在其之上还有「NP-Hard问题」，相比您应该也知道的。”

    “即便如此，其贡献也无可估量啊，对于神经科学的研究会带来难以想象的裨益。”爱德华·莫泽振奋的说道。

    “老师，您之前只给我们讲了P=NP问题，但「NP-Hard问题」又是什么？”一直安安静静的洛兰蒂斯在这个时候忍不住发问了。

    迈·布里特女士看向她，微笑的简要概述道：“就是说，NP-Hard问题要比NPC问题的范围广。NP-Hard问题同样难以找到多项式的算法，但它不列入「P=NP」的研究范畴，因为不一定是NP问题。即使NPC问题发现了多项式级的算法，NP-Hard问题有可能仍然无法得到多项式级的算法。事实上，它有可能比所有的NPC问题的时间复杂度更高从而更难以解决。”

    洛兰蒂斯似懂非懂，若有所思。

    爱德华·莫泽余留着一丝振奋的心情说道：“有时候，我们不得不承认人类大脑非常强的，它可以在毫秒之内分析外部的数据并得出结论，但是这样庞大的系统到底如何工作仍然未知，不过-->>

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