计算复杂性理论是计算机科学的一个核心领域，它研究的是问题的解决难度和计算资源之间的关系。这个理论为我们理解哪些问题能在合理的时间内被解决提供了理论框架。陈健二老师的PPT合集 专注于一个重要的计算复杂性问题——P/NP问题。

P类问题 是指那些能在多项式时间内（即输入规模的指数以下的时间）被解决的问题。这类问题通常被认为是“易于”解决的。例如，加法、乘法和查找等操作都属于P类问题。

NP类问题 是可以在非确定性多项式时间内验证解的问题，比如旅行商问题、子集和问题等。虽然可以通过穷举所有可能的解决方案来验证一个NP问题的解，但找到这个解的最优化策略往往是困难的。

P与NP的关系 关键的P/NP问题在于：是否存在一个P类算法可以解决所有的NP问题？如果存在这样的算法，那么P=NP，意味着所有可以快速验证的问题都可以快速找到解。然而，这个问题至今未被证明。

NP完全问题 是一类特别的NP问题，具有“难解且可归约”的特性。解决任何NP完全问题的算法都能解决所有NP问题，反之亦然。

PPT内容 很可能深入探讨了P/NP问题的历史背景、重要性及可能的解决途径，讲解P和NP类问题的定义和区分，还可能涵盖NPC、NP-hard等复杂性问题及其对密码学和优化问题的影响。