Questions tagged «np-hard»

决策问题至少与NP完全问题一样困难


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决策问题与并非是或不是的“实际”问题
我在很多地方都读到有些问题很难近似( NP很难近似 )。但是,逼近并不是一个决定性的问题:答案是一个实数,而不是是或否。同样对于每个所需的逼近因子,有许多正确的答案和许多错误的答案,并且随着所需的逼近因子而变化! 因此,如何说这个问题是NP问题呢? (灵感来自有向图中计算两个节点之间的简单路径的数量有多困难?)中的第二个项目符号。)

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用最少的移动来装满垃圾箱难道难道不是NP?
有nnn垃圾箱和mmm种球。在iii个箱具有标签ai,jai,ja_{i,j}为1≤j≤m1≤j≤m1\leq j\leq m,它的类型的滚珠的预期数量jjj。 您从类型j的bjbjb_j球开始。每个类型j的球的重量为w j,并希望将球放入箱中,使得箱i的重量为c i。保持先前条件成立的球的分布称为可行解。jjjjjjwjwjw_jiiicicic_i 考虑一个可行的解决方案,其中xi,jxi,jx_{i,j} bin i中的类型为jjjj个球,则成本为∑ n i = 1 ∑ m j = 1 | | | | |。a i ,j − x i ,j | 。我们希望找到一种最低成本的可行解决方案。iii∑ni=1∑mj=1|ai,j−xi,j|∑i=1n∑j=1m|ai,j−xi,j|\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^m |a_{i,j}-x_{i,j}| 如果对{wj}{wj}\{w_j\}没有限制,那么这个问题显然是NP问题。子集和问题简化为可行解的存在。 但是,如果我们加上一条,wjwjw_j分歧wj+1wj+1w_{j+1}为每个jjj,然后将子集和减少不再起作用,所以目前还不清楚是否造成问题仍然存在NP难题。检查是否存在可行解仅需O(nm)O(nm)O(n\,m)时间(附在问题末尾),但这不能为我们提供最低成本的可行解决方案。 该问题具有等效的整数程序公式。给定ai,j,ci,bj,wjai,j,ci,bj,wja_{i,j},c_i,b_j,w_j为1≤i≤n,1≤j≤m1≤i≤n,1≤j≤m1\leq i\leq n,1\leq j\leq m: Minimize:subject to:∑i=1n∑j=1m|ai,j−xi,j|∑j=1mxi,jwj=ci for all 1≤i≤n∑i=1nxi,j≤bj for all 1≤j≤mxi,j≥0 for all …

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NP中不存在但可以确定的NP-Hard问题
我想知道是否有一个很好的例子说明了一个易于理解的,不是NP完全且不确定的NP-Hard问题? 例如,暂停问题是NP-Hard,而不是NP-Complete,但无法确定。 我认为这意味着可以解决问题的解决方案而不是多项式时间内的问题。(如果不是这种情况,请更正此声明)。

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为什么C的void类型不同于Empty / Bottom类型?
维基百科以及我发现的其他来源都将C的void类型列为单位类型,而不是空类型。我觉得这很混乱,因为在我看来,它void更适合于空/底类型的定义。 void据我所知,没有价值观存在。 返回类型为void的函数指定该函数不返回任何内容,因此只能执行某些副作用。 类型的指针void*是所有其他指针类型的子类型。同样,void*在C中进行来回转换是隐式的。 我不确定最后一点是否可以作为void空类型的参数,void*或多或少是与无关的特例void。 另一方面,void它本身不是所有其他类型的子类型,据我所知,这是将类型作为底部类型的要求。
28 type-theory  c  logic  modal-logic  coq  equality  coinduction  artificial-intelligence  computer-architecture  compilers  asymptotics  formal-languages  asymptotics  landau-notation  asymptotics  turing-machines  optimization  decision-problem  rice-theorem  algorithms  arithmetic  floating-point  automata  finite-automata  data-structures  search-trees  balanced-search-trees  complexity-theory  asymptotics  amortized-analysis  complexity-theory  graphs  np-complete  reductions  np-hard  algorithms  string-metrics  computability  artificial-intelligence  halting-problem  turing-machines  computation-models  graph-theory  terminology  complexity-theory  decision-problem  polynomial-time  algorithms  algorithm-analysis  optimization  runtime-analysis  loops  turing-machines  computation-models  recurrence-relation  master-theorem  complexity-theory  asymptotics  parallel-computing  landau-notation  terminology  optimization  decision-problem  complexity-theory  polynomial-time  counting  coding-theory  permutations  encoding-scheme  error-correcting-codes  machine-learning  natural-language-processing  algorithms  graphs  social-networks  network-analysis  relational-algebra  constraint-satisfaction  polymorphisms  algorithms  graphs  trees 

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销售时间段
给定个人想要购买的个时隙。人对于每个时隙都有值。每个人只能购买一个连续的时隙块,这可能是空的。nnnkkkiiih(i,j)≥0h(i,j)≥0h(i,j)\geq 0jjj 是否有多项式时间算法来计算卖方可以实现的最大值? 没有连续性约束,我们可以将每个时隙分配给最重视它的人。同样,如果我们固定了个人的时隙顺序,则可以使用动态编程来求解第一个个人购买第一个时间的最大值插槽。kkk0≤i≤k0≤i≤k0\le i \le k0≤j≤n0≤j≤n0\le j \le n

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是Dominosa NP-Hard吗?
此问题是从“数学堆栈交换” 迁移而来的,因为可以在“计算机科学堆栈交换”上回答。 迁移 6年前。 Dominosa是一个相对较新的益智游戏。在 网格上播放。在游戏开始之前,将多米诺骨牌 放置在网格上(构成完美的平铺) )。在下一步中,将隐藏多米诺骨牌,仅保留数字。游戏的目的是恢复多米诺骨牌的原始排列。您可以在这里玩游戏:http : //www.puzzle-dominosa.com/:(0 ,0 ),(0 ,1 ),... ,(Ñ ,Ñ )(n + 1 )× (n + 2 )(n+1)×(n+2)(n+1)\times(n+2)(0 ,0 ),(0 ,1 ),... ,(Ñ ,Ñ )(0,0),(0,1),…,(n,n)\left(0,0\right),\left(0,1\right),\ldots,\left(n,n\right) 规则: 规则很简单。您必须找到网格上所有多米诺骨牌的位置。多米诺骨牌是一对数字。每对中只能有一个。 我有一些多项式算法可以解决难题的一小部分。我还可以证明典型的Dominosa网格至少具有解决方案。2ñ2+ o (n )2n2+o(n)2^{\frac{n}{2}+o\left(n\right)} 是Dominosa NP-Hard吗?

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NPI内部层次结构的自然候选人
假设。是的一类问题,既不在也不在。您可以在此处找到被推测为的问题列表。N P I N P P N P N P IP ≠ N PP≠NP\mathsf{P} \neq \mathsf{NP}ñ P 我NPI\mathsf{NPI}ñ PNP\mathsf{NP}PP\mathsf{P}ñ PNP\mathsf{NP}ñ P 我NPI\mathsf{NPI} 拉德纳定理告诉我们,如果则存在无限个问题层次,即存在问题比其他更难问题。N P I N P I N P IN P ≠ PNP≠P\mathsf{NP}\neq\mathsf{P}ñ P 我NPI\mathsf{NPI}ñ P 我NPI\mathsf{NPI}ñ P 我NPI\mathsf{NPI} 我找的这样的问题的候选人,也就是我的兴趣在对问题的 -, -和被推测是, -是众所周知的减少, -但也有从没有已知的减少到。甲乙Ñ P 我甲乙乙甲甲,乙∈ Ñ PA,B∈NPA,B \in …

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将以下问题简化为SAT
这是问题所在。给定,其中每个。是否存在子集,其大小最大为,使得所有?我正在尝试将此问题简化为SAT。我的解决方案的想法是为1到每一个变量。对于每个,如果,则创建一个子句。然后将所有这些子句放在一起。但这显然不是一个完整的解决方案,因为它不代表的约束。k,n,T1,…,Tmk,n,T1,…,Tmk, n, T_1, \ldots, T_mTi⊆{1,…,n}Ti⊆{1,…,n}T_i \subseteq \{1, \ldots, n\}S⊆{1,…,n}S⊆{1,…,n}S \subseteq \{1, \ldots, n\}kkkS∩Ti≠∅S∩Ti≠∅S \cap T_i \neq \emptysetiiixixix_innnTiTiT_i(xi1∨⋯∨xik)(xi1∨⋯∨xik)(x_{i_1} \vee \cdots \vee x_{i_k})Ti={i1,…,ik}Ti={i1,…,ik}T_i = \{i_1, \ldots, i_k\}SSS最多包含元素。我知道我必须创建更多的变量,但是我不确定如何。所以我有两个问题:kkk 我的解决方案思路是否正确? 如何创建新变量,以便可以将它们用于表示基数约束?kkk

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子集总和:将特殊情况减少为一般情况
Wikipedia指出子集总和问题是找到给定整数集合的总和为零的子集。进一步说,这等同于为任何给定找到具有和的子集。ssssss 因此,我认为,因为它们是等效的,所以任何一方都必须减少。通过设置s = 0,从到零的1是微不足道的。但是我没有运气找到从零到减少小号,即给定的一组整数甲,构建一组整数乙包含与总和的子集小号(对于任何小号),当且仅当有作为子集阿与总和为零。ssss=0s=0s = 0sssAAABBBssssssAAA 你能给我一些指导吗?



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轻松从3SAT简化为哈密顿路径问题
Sipser的书“计算理论简介”在第286页中从3SAT到汉密尔顿路径问题有所减少。 有更简单的减少方法吗? 简单来说,我的意思是减少(对于学生而言)更容易理解。 有没有使用线性变量的减少量? Sipser的减少使用变量,其中是从句的数量,是变量的数量。换句话说,可能的是减少从尺寸吹到。有一个简单的约简,其中约简的输出大小与它的输入大小成线性关系吗?O(kn)O(kn)O(kn)kkknnnsssO(s2)O(s2)O(s^2) 如果不可能,是否有原因?这是否意味着复杂性/算法的未知结果?

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“无流量”难题难解难关吗?
“无流”拼图由一个正整数和n × n网格图中的一组(无序)成对的不同顶点组成,这样每个顶点最多为一对。此类难题的一种解决方案是图中的一组无向路径,以使每个顶点恰好在一个路径中,并且每个路径的端点都是难题对的一对顶点中的一个。此图像是Flow Flow拼图的一个示例,并且此图像是另一个Flow Free Puzzle的解决方案的一个示例。ññnn × nñ×ñn \times n 是否存在问题“是否存在针对“无流程难题”的解决方案?” NP难吗?是一元还是二进制是否重要?ññn

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Hidoku NP是否完整?
Hidoku是一个网格,其中包含一些从1到预填充整数。目的是在网格中找到连续整数(从1到)的路径。更具体地讲,网格的每个像元必须包含从1到的不同整数,并且值每个像元必须具有值(也可以是对角线)的相邻像元。n 2 n 2 n 2 z ≠ n 2 z + 1n×nn×nn \times nn2n2n^2n2n2n^2n2n2n^2z≠n2z≠n2z ≠ n^{2}z+1z+1z + 1 NP是否难以确定给定的Hidoku是否可解决?可以使用什么减少量? 编辑:根据评论,我给出一点澄清。给定一个单元格网格,其中一些单元格已经包含值(整数从1到n²)。我们必须使用从1到整数填充所有剩余的像元,以使没有两个像元具有相同的值,并且每个值都具有一个值z +1的邻居。也就是说,在填充单元格之后,我们必须找到路径1,2,3,\ cdots,n ^ 2。在网格中,逻辑上访问每个单元。n2n2n^2z≠n²z≠n²z ≠ n²z+1z+1z + 11,2,3,⋯,n21,2,3,⋯,n21, 2, 3,\cdots, n^2 Hidoku的例子是http://www.janko.at/Raetsel/Hidoku/018.c.gif。一个已经解决的Hidoku是http://diepresse.com/images/uploads/3/f/7/586743/spectrumsommerraetsel_7august_hidoku_schwer_loesung20100810172340.gif,您可以在其中看到我所指的路径。

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