In complexity theory, ZPP (zero-error probabilistic polynomial time) is the complexity class of problems for which a probabilistic Turing machine exists with these properties: It always returns the correct YES or NO answer. The running time is polynomial in expectation for every input. In other words, if the algorithm is allowed to flip a truly-random coin while it is running, it will always return the correct answer and, for a problem of size n, there is some polynomial p(n) such that the average running time will be less than p(n), even though it might occasionally be much longer. Such an algorithm is called a Las Vegas algorithm. Alternatively, ZPP can be defined as the class of problems for which a probabilistic Turing machine exists with these properties: It always runs in polynomial time. It returns an answer YES, NO or DO NOT KNOW. The answer is always either DO NOT KNOW or the correct answer. It returns DO NOT KNOW with probability at most 1/2 for every input (and the correct answer otherwise
En la teoría de la complejidad, ZPP (Zero error probabilistic polynomial time) es la clase de complejidad de problemas para los que una máquina probabilística de Turing existe con estas propiedades: Siempre devuelve la respuesta correcta YES o NO. El tiempo de ejecución es polinomial en expectativa para cada entrada. En otras palabras, si el algoritmo se permite girar una moneda verdaderamente aleatoria mientras se ejecuta, siempre devolverá la respuesta correcta y, para un problema de tamaño n, hay algún polinomial p(n) de tal forma que el tiempo de ejecución promedio será menor que p(n), aunque ocasionalmente pueda ser mucho más largo. La respuesta es siempre llamada un algoritmo de Las Vegas. Alternativamente, ZPP puede ser definida como la clase de problemas para los que una máquina probabilística de Turing existe con estas propiedades: Siempre se ejecuta en tiempo polinomial. Devuelve una respuesta YES, NO o NO KNOW. La respuesta es siempre NO KNOW o NO, y devuelve la respuesta a la mayor probabilidad de