这是[来自CLRS]的问题：
将优化问题LONGEST-PATH-LENGTH定义为关系 将无向图的每个实例和两个顶点与数字相关联 在两个顶点之间的最长简单路径中的边缘。定义决定 问题LONGEST-PATH = {：G =（V，E）是无向的 包含在V，k＆gt; = 0中的图，u，v是整数，并且存在简单路径 从u到v在G中由至少k个边组成}。显示优化问题 当且仅当时，LONGEST-PATH-LENGTH可以在多项式时间内求解 LONGEST-PATH包含在P。
中我的解决方案： 给定一个算法A，它可以在多时间内求解G（u，v），所以如果它返回＆＃39;是＆＃34;那么我们在G（u，v）上运行A.和k＆＃39;这样k＆＃39;是G（u，v）中最长的路径，现在我们要做的就是比较
k =< k'
如果那么解决了最长的路径长度。如果我们收到＆＃34; NO＆＃34;或k> = k＆＃39;，则没有解决方案。
所以polytime运行A +常量进行比较，然后找到最长的路径长度，它需要多聚时间。这也是唯一可能的，因为G（u，v）在Polytime（在P中）运行，因此G（u，v，k）也在polytime（在P中）运行，因此，因为最长路径可以减少到最长路径 - 长度，然后最长路径长度在P。
我们可以用相反的方式解决它，我们做的是，对于k＆＃39; = 0到n运行G（u，v，k＆＃39;），每次检查k == k＆＃39;是的，我们解决了它。 运行时分析： n * polytime + n *（常数比较）= polytime
有人能告诉我，我的答案是否合理？如果没有请告诉我我哪里出错了
您也可以给我一些如何学习算法的建议，以及我应该采取什么样的方法来解决算法问题（或图形问题）
请和thankyou
答案 0 :(得分：2)
你的答案是合理的，但我会试着稍微正确地对待它（以明确的方式单独格式化案例，更准确地说明多项式时间意味着什么，那种东西......）
我唯一想指出的是，在你的第二次减少（显示决策问题解决了优化问题）中，对于k = 0到N的解决方案并不通用。多项式时间是根据输入长度确定的，因此在问题中，N是一般数字（例如重量或某物），而不是来自输入的项目数量（如此case）你需要使用更高级的二进制搜索来确定。