In complexity theory, computational problems that are co-NP-complete are those that are the hardest problems in co-NP, in the sense that any problem in co-NP can be reformulated as a special case of any co-NP-complete problem with only polynomial overhead. If P is different from co-NP, then all of the co-NP-complete problems are not solvable in polynomial time. If there exists a way to solve a co-NP-complete problem quickly, then that algorithm can be used to solve all co-NP problems quickly. Each co-NP-complete problem is the complement of an NP-complete problem. There are some problems in both NP and co-NP, for example all problems in P or integer factorization. However, it is not known if the sets are equal, although inequality is thought more likely. See co-NP and NP-complete for more details. Fortune showed in 1979 that if any sparse language is co-NP-complete (or even just co-N
En la teoría de la complejidad, los problemas computacionales que son co-NP-completos son los que son los problemas más difíciles en co-NP, en el sentido de que cualquier problema en co-NP puede ser reformulado como un caso especial de cualquier problema co-NP-completo con solo una superposición polinómica. Si P es diferente de co-NP, entonces todos los problemas co-NP-completos no son solucionables en tiempo polinómico. Si existe una manera de resolver un problema co-NP-completo rápidamente, entonces ese algoritmo se puede utilizar para resolver todos los problemas co-NP rápidamente. Cada problema co-NP-completo es el complemento de un problema NP-completo. Hay algunos problemas tanto en NP como en co-NP, por ejemplo, todos los problemas en P o factorización integral. Sin embargo, no se sabe si los conjuntos son iguales, aunque se piensa que la desigualdad es más probable. Ver co-NP y NP-P para más detalles.