現定義三類問題
P類問題：所有可以在多項式時間內求解的判定問題構成P類問題。判定問題：判斷是否有一種能夠解決某一類問題的能行演算法的研究課題。
NP類問題：所有的非確定性多項式時間可解的判定問題構成NP類問題。非確定性演算法：非確定性演算法將問題分解成猜測和驗證兩個階段。演算法的猜測階段是非確定性的，演算法的驗證階段是確定性的，它驗證猜測階段給出解的正確性。設演算法A是解一個判定問題Q的非確定性演算法，如果A的驗證階段能在多項式時間內完成，則稱A是一個多項式時間非確定性演算法。有些計算問題是確定性的，例如加減乘除，只要按照公式推導，按部就班一步步來，就可以得到結果。但是，有些問題是無法按部就班直接地計算出來。比如，找大質數的問題。有沒有一個公式能推出下一個質數是多少呢？這種問題的答案，是無法直接計算得到的，只能通過間接的「猜算」來得到結果。這也就是非確定性問題。而這些問題的通常有個演算法，它不能直接告訴你答案是什麼，但可以告訴你，某個可能的結果是正確的答案還是錯誤的。這個可以告訴你「猜算」的答案正確與否的演算法，假如可以在多項式（polynomial）時間內算出來，就叫做多項式非確定性問題。
NPC問題：NP中的某些問題的複雜性與整個類的複雜性相關聯.這些問題中任何一個如果存在多項式時間的演算法,那麼所有NP問題都是多項式時間可解的.這些問題被稱為NP-完全問題(NPC問題)。
試問：
那麼P問題與NP問題能相互轉換嗎？
答案：
解析：
在一個陰暗的角落裡，有幾個人交流。已知其中有2個傻子，2個瘋子，1個普通人，1個高智商的人，2個幸運兒（只有這幾類人）。
他們正在做一套題，這套題包含10個選擇題，2分一個；10個判斷題，2分一個；10個填空題，2分1個；10個簡答題，4分一個，總分為100分。
其中，我們知道，傻子選擇題的正確可能性是20%，填空題不可能正確，判斷題的正確可能性是50%，簡答題不可能正確；瘋子簡答題不可能正確，其餘所有題的正確可能性都是10%；普通人簡答題的正確可能性是75%，其餘題做對的可能性是50%；高智商簡答題一定做對，其餘所有題的正確可能性都是80%；幸運兒選擇題和判斷題一定能作對，其餘題做對的可能性是%30。
問，有幾種情況？並列出及格率（精確至xx%） 的幾種可能 。
答案：
解析：
