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如果解决了这个问题，便能够一劳永逸地解决计算机的能力问题。
简单的说，也就是找出最优解的问题。
如果举个例子，更经典的例子是流动推销员问题，假设你要去3个城市去推销，要是走过的路程最短，需要对这3个城市进行排序。很简单，这一共有6种路线，对比一下就可以找到最短的路线了。但很明显只有3个城市不现实，假设10个城市呢，这一共有10！=3628800种路线！假设你要算出每一条路线的长度，而计算一条路线花费1分钟，如果每天工作8小时，中间不休息，一星期工作5天，一年工作52个星期，这将要花费20多年的时间！
显然，这类计算会使用到计算机，但由于阶乘数增长太快，连最先进的计算机也会不堪重负。
有时候连超算都会崩溃。
所以，p=np问题的猜想就出现了，即，是否每一个np问题也是一个p问题。若p=np，那么每个np问题就还有一个隐藏于世的解决捷径，计算机将有能力快速找到所有完美的解。
但若p≠np，那么就没有什么捷径可走，而计算机的解决问题能力从根本上说将是永远受限的。
从实际经验得来