In computational complexity theory, a decision problem is PSPACE-complete if it can be solved using an amount of memory that is polynomial in the input length (polynomial space) and if every other problem that can be solved in polynomial space can be transformed to it in polynomial time. The problems that are PSPACE-complete can be thought of as the hardest problems in PSPACE, the class of decision problems solvable in polynomial space, because a solution to any one such problem could easily be used to solve any other problem in PSPACE. Problems known to be PSPACE-complete include determining properties of regular expressions and context-sensitive grammars, determining the truth of quantified Boolean formulas, step-by-step changes between solutions of combinatorial optimization problems, and many puzzles and games. Theory A problem is defined to be PSPACE-complete if it can be solved using a polynomial amount of memory (it belongs to PSPACE) and every problem in PSPACE can be
En la teoría de la complejidad computacional, un problema de decisión es PSPACE-completo si puede ser resuelto usando una cantidad de memoria que es polinómica en la longitud de entrada (espacio polinómico) y si cada otro problema que puede ser resuelto en el espacio polinómico puede ser transformado en él en tiempo polinómico. Los problemas que son PSPACE-completo pueden ser pensados como los problemas más difíciles en PSPACE, la clase de problemas de decisión solucionables en el espacio polinómico, porque una solución a cualquier problema de este tipo podría ser fácilmente utilizado para resolver cualquier otro problema en PSPACE. Los problemas conocidos como PSPACE-completo incluyen la determinación de propiedades de expresiones regulares y gramáticas contextuales sensibles, la determinación de la verdad de fórmulas Booleanas cuantificadas, cambios paso a paso entre soluciones de problemas de optimización combinatoria, y muchos puzzles y juegos.