请阐述一下说明何为P问题，NP问题以及NPC问题

P问题指的是可以在多项式时间（即输入规模的多项式函数）内解决的计算问题。简单来说，P问题是可以较为高效地解决的问题。

NP问题指的是可以在多项式时间内验证解答的计算问题。也就是说，如果有一个解答，我们可以在多项式时间内验证它的正确性。但是，我们并不知道如何在多项式时间内找到一个解答。NP问题通常被认为是难以解决的问题。

NPC问题是一类特殊的问题，它既是NP问题，又是NP问题中最难的问题。也就是说，如果我们能够在多项式时间内解决NPC问题，那么我们也就能在多项式时间内解决所有的NP问题。因此，NPC问题被认为是NP问题中的“王者”。

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何为隐终端问题,ieee802.11怎么解决

隐终端问题是指在无线局域网络中，由于距离或障碍物的遮挡等因素，导致某些设备无法直接感知到其他设备的存在，而从而无法协调进行通信，从而出现数据冲突和传输错误的问题。这种问题尤其在高密度的无线网络环境中容易发生，会严重影响网络的性能和可靠性。

IEEE802.11标准为解决隐终端问题，提出了一系列技术。其中最重要的技术是RTS/CTS（请求发送/清除发送）技术。当一个设备想要发送数据时，它首先发送一个RTS帧给接收方，请求发送。接收方回复一个CTS帧，告诉发送方可以发送数据。其他设备在接收到CTS帧后会暂停通信，避免冲突。当发送方发送完数据后，接收方发送ACK帧进行确认。这种对隐终端问题的解决方式在实际应用中得到了广泛使用。

除了RTS/CTS技术之外，IEEE802.11标准还提出了一些其他的技术，如分布式协调函数（DCF）、数据帧重传机制、帧聚合等，用于进一步提升无线网络的性能和可靠性，有效地解决了隐终端问题这一重要问题。

何为“最大似然估计”（MLE），请阐述其工作过程

最大似然估计（MLE）是一种常用的统计方法，它通过已知的样本数据来求解未知参数的值，以使样本数据出现概率最大。其基本工作过程是：首先，根据已知的数据样本建立一个统计模型，然后根据该模型的概率密度函数或概率质量函数，计算出已知样本在参数值为不同数值时的概率，选取使样本出现概率最大的参数作为估计值。直观地解释就是，最大似然估计方法是选择一些参数组合，使得给定这些参数下产生观察到的数据的概率最大。

例如，假设有一个二项分布模型，已知试验成功的次数是n，试验次数是m，求对于试验成功的概率p的最大似然估计。通过求解样本的似然函数，我们可以得到：似然函数L(p)=C(n,m)*p^n*(1-p)^(m-n)，其中C(n,m)表示从m次试验中选出n次成功的组合数。为了求得p的最大似然估计值，我们需要对上述似然函数求导，然后令其等于0，求解得到p的最大值为n/m。

总之，最大似然估计方法是一种通过寻找概率最大值来确定未知参数的方法，它在各种数据分析中都有广泛的应用。