NP问题：一个问题的解可以在多项式的时间内被证实或证伪例如：典型的子集求和问题,给定一个整数集合求是否存在一个非空子集它的和为零。如给定集合s={-1,3,2,-5,6}，很明显子集{3,2,-5}能满足问题，并且验证该解只需要线性时间复杂度就能被证实。
NP-hard问题：任意np问题都可以在多项式时间内归约为该问题。归约的意思是为了解决问题A，先将问题A归约为另一个问题B，解决问题B同时也间接解决了问题A。例如，停机问题。
NPC问题：既是NP问题，也是NP-hard问题。例如，SAT问题（第一个NPC问题）。该问题的基本意思是，给定一系列布尔变量以及它的约束集，是否存在一个解使得它的输出为真。
相互关系：显然，所有P问题都是NP问题，反之则不一定。npc问题是np问题的子集，也是p问题和np问题的差异所在。如果找到一个多项式内能被解决的npc问题的解决方法，那么P=NP。
P就是能在多项式时间内解决的问题，NP就是能在多项式时间验证答案正确与否的问题。
NP问题的全称为“Nondeterministic Polynomial”，而不是“Non-Polynomial”。NP 类问题指的是，能在多项式时间内检验一个解是否正确的问题。
比如我的机器上存有一个密码文件，于是就能在多项式时间内验证另一个字符串文件是否等于这个密码，所以“破译密码”是一个 NP 类问题。NP 类问题也等价为能在多项式时间内猜出一个解的问题。这里的“猜”指的是如果有解，那每次都能在很多种可能的选择中运气极佳地选择正确的一步。
不妨举个例子：给出 n 个城市和两两之间的距离，求找到一个行走方案，使得到达每个城市一次的总路程最短。我们可以这样来“猜测”它的解：先求一个总路程不超过 100 的方案，假设我们可以依靠极好的运气“猜出”一个行走路线，使得总长度确实不超过 100，那么我们只需要每次猜一条路一共猜 n 次。接下来我们再找总长度不超过 50 的方案，找不到就将阈值提高到75…… 假设最后找到了总长度为 90 的方案，而找不到总长度小于 90 的方案。我们最终便在多项式时间内“猜”到了这个旅行商问题的解是一个长度为 90 的路线。它是一个 NP 类的问题。
也就是说，NP 问题能在多项式时间内“解决”，只不过需要好运气。显然，P 类问题肯定属于 NP 类问题。所谓“P=NP”，就是问——是不是所有的 NP 问题，都能找到多项式时间的确定性算法？
P 类问题（Polynomial）：存在多项式级复杂度解法的问题。
最简单的解释：
P：算起来很快的问题
NP：算起来不一定快，但对于任何答案我们都可以快速的验证这个答案对不对
NP-hard：比所有的NP问题都难的问题
NP-complete：满足两点：
1. 是NP hard的问题
2. 是NP问题
比较严谨的定义：
问题：对于一个包含由0和1组成的字符串集合S，以某个01字符串x作为输入，要求某个图灵机判断x在不在S里面。这里的图灵机可以先想象成平时我们用的计算机，S也可以被看成我们要解决的问题。注意我们的问题非常简单，就是要判断某个字符串x是否在某个集合S里面，下面是定义：
P：有一个图灵机在多项式时间内能够判断x是否在S里面
NP：有一个图灵机M，如果某个字符串x在S里面，那么存在一个验证字符串u（注意这个u是针对这个x的，而且长度必须是x长度的多项式关系），M以x和u作为输入，能够验证x真的是在S里面。
NP-hard：如果某个问题S是NP-hard，那么对于任意一个NP问题，我们都可以把这个NP问题在多项式时间之内转化为S，并且原问题的答案和转化后S的答案是相同的。也就是说只要我们解决了S，那么就解决了所有的NP问题。
NP-complete：一个问题既是NP-hard，又在NP里面；也就是说 1. 解决了这个问题我们就解决了所有NP问题 2. 这个问题本身也是个NP问题