np=完全问题，可以这么认为，这种问题只有把解域里面的所有可能公认的普遍适用的数学定义。

“如果，我告诉二位，我已经成功的将一个npc问题降至p类问题呢？”李林飞忽然抛出这么一句话，夫妇二人一听整个人都面色大变，带着不可思议的精彩表情。

“你说什么？”

爱德华·莫泽抱头神态夸张：“上帝，p=np问题已经被解决了？”

这二位夫妇虽然不是数学家，也不是计算机领域的学者或是信息专家，但这些领域都与神经科学有着深切关联。

对于「p=np？」问题，即np-完全问题，他们自然不会陌生，虽然不是信息学的专家，但对于这个问题的认知也要远远高于普通人。

np-完全问题，可以这么认为，这种问题只有把解域里面的所有可能都穷举了之后才能得出答案，这样的问题是np里面最难。

如果要证明一个问题是npc问题，可以拿已经是npc问题的一个问题经过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，李林飞刚刚亲口说把一个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。

李林飞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。”