创新实训6-12，6-13---背包问题的动态规划以及多项式时间近似算法

我果然13号的时候没能把翻译做完，flag倒了。主要是卡在了8.2上背包问题的FPTAS算法上，原文介绍得有点云里雾里，我看了很久，还是没有办法理清思路。13的时候，参考别的博主的一篇博文，https://www.geek-share.com/detail/2725468324.html

终于理解了。不过在8.3部分的关于强NP-难问题方面，还是有些模糊，需要明天继续找博客来读一读。

8.3.1 FPTAS是最理想的近似算法吗？几乎所有已知的FPTAS和PTAS的设计都基于该思想运行时间的准确性–给定的问题实例已映射到一个粗略问题上。这个问题取决于误差参数ε，可以用动态规划算法来解。 后者最终成为详尽搜索多项式的多种可能性的算法（例如，对于背包，为所有i和p计算A（i，p））。 在大多数这样的在算法中，即使对于合理的n和ε，也是禁止用来运算运行时间的。 此外，如果该算法必须求助于穷举搜索，这个问题是否还会给出真正有效解决方案的办法？ 是FPTAS还是PTAS是解决NP难题的希望吗？ 显然，问题很复杂，没有简单的答案。