Digamos que un lenguaje está cerca de la densidad P si hay un algoritmo de tiempo polinómico que decide correctamente en casi todas las entradas.
Tenga en cuenta que no tiene que ser escaso. Por ejemplo, si tiene cadenas de bits, entonces sigue desapareciendo (a una tasa exponencial), ya que .
De acuerdo con la definición anterior, no es difícil (artificialmente) construir problemas completos de NP que estén cerca de la densidad de P. Por ejemplo, deje que sea cualquier lenguaje NP completo y defina . Entonces retiene NP- completitud, pero tiene como máximo -bit yes-instancia. Por lo tanto, el algoritmo trivial que responde "no" a cada entrada, decidirá correctamente en casi todas las entradas; errará solo en una fracción de entradas de bits.
Por otro lado, sería muy sorprendente si todos los problemas completos de NP están cerca de la densidad de P. Significaría que, en cierto sentido, todos los problemas completos de NP son casi fáciles. Esto motiva la pregunta:
Suponiendo P NP , ¿cuáles son algunos problemas naturales de NP completos que no están cerca de la densidad de P ?