Complexidade computacional

A teoria da complexidade computacional é um ramo da teoria da computação em ciência da computação teórica e matemática que se concentra em classificar problemas computacionais de acordo com sua dificuldade inerente, e relacionar essas classes entre si. Neste contexto, um problema computacional é entendido como uma tarefa que é, em princípio, passível de ser resolvida por um computador (o que basicamente significa que o problema pode ser descrito por um conjunto de instruções matemáticas). Informalmente, um problema computacional consiste de instâncias do problema e soluções para essas instâncias do problema. Por exemplo, o teste de primalidade é o problema de determinar se um dado número é primo ou não. As instâncias deste problema são números naturais, e a solução para uma instância é sim ou não, dependendo se o número é primo ou não. Um problema é considerado como inerentemente difícil se a sua solução requer recursos significativos, qualquer que seja o algoritmo usado. A teoria formaliza esta intuição através da introdução de modelos matemáticos de computação para estudar estes problemas e quantificar os recursos necessários para resolvê-los, tais como tempo e armazenamento. Outras medidas de complexidade também são utilizadas, tais como a quantidade de comunicação (usada em complexidade de comunicação), o número de portas em um circuito (usado na complexidade de circuito) e o número de processadores (usados em computação paralela). Um dos papéis da teoria da complexidade computacional é determinar os limites práticos do que os computadores podem e não podem fazer. Campos intimamente relacionados com a ciência da computação teórica são a análise de algoritmos e a teoria da computabilidade. Uma distinção chave entre a análise de algoritmos e teoria da complexidade computacional é que a primeira é dedicada a analisar a quantidade de recursos necessários para um determinado algoritmo resolver um problema, enquanto o segundo...