布尔可满足性问题(SAT): 当面对一组布尔公式时，我们想知道是否存在一种可能的变量赋值方案，使得所有公式同时为真。这就好比在逻辑的迷宫中寻找一条出路，使得所有的门都能顺利打开。
装箱问题(BP): 当我们面对满载的箱子和一系列需要容纳的物品时，目标是用最少的箱子装下所有物品，每个箱子的容量和物品的大小是我们需要考虑的关键因素。
背包问题(KP): 像一个精明的商人，要在有限的重量限制下，选择最有价值的物品组合，以实现最大收益。
车间调度问题(JSP): 在多台机器上安排工件加工顺序，要求既满足工艺流程，又能实现效率最高，这是一场精密的时间管理和工艺规划的挑战。
整数规划问题(IP): 这是一场对数字世界的精准探索，我们需要找到一个整数解，既要满足复杂的约束条件，又要追求最大效益。
影响力最大化问题(IM): 在社交网络中，如何选择少数关键节点，以最大限度地扩散影响力，如同播撒火种，让信息迅速蔓延。
最大公共子图问题(MCS): 从两个图中找到最大重叠部分，就像拼图一样，寻找两个图形之间的最大相似结构。
旅行商问题(TSP): 像一位智慧的旅行家，要在有限的路线上访问每个城市一次，寻找那条最短的回程路径。
车辆路径问题(VRP): 配送中心面对繁多的客户需求，如何规划出最高效的送货路线，既要满足需求，又要控制成本和时间。
最大割问题(MaxCut): 在图中寻找一种划分，使得两个部分之间的边尽可能多，像一场巧妙的博弈。
最小顶点覆盖问题(MVC): 寻找最小的顶点集合，确保图中的所有边都被至少一个顶点覆盖，就像盖子保护着所有的节点。
最大团问题(MC): 在图的节点海洋中寻找最大完全子集，就像寻找一个完美的朋友圈。
最大独立集问题(MIS): 如同找寻无关联的社交圈子，最大独立集就是图中没有相邻顶点的顶点集合。
最小支配集问题(MDP): 在图中找到最小的点集合，确保每个未被包含的点都有至少一个支配点，像一场控制游戏。
图着色问题(GC): 给图着上最少的颜色，使得相邻的顶点颜色不同，这是一场关于颜色的艺术和策略的挑战。
图匹配问题(GM): 在二分图中找到最大匹配，如同寻找一个完美的伴侣组合，既没有冲突，又不浪费资源。
精确算法: 分而治之，通过分支定界法和动态规划，追求问题的全局最优解，就像解谜游戏中的完美解决方案。
近似算法: 虽然无法保证全局最优，但近似算法如贪心法和启发式算法，能在有限时间内找到接近最优的解，就像是在复杂的海洋中找到一条可行的航线。