В теории вычислительной сложности классы сложности представляют собой наборы задач, которые обладают общим свойством, связанным с объемом вычислительных ресурсов, необходимых для их решения. Эти классы помогают нам классифицировать и понимать сложность решения различных типов задач. В этой статье мы рассмотрим некоторые ключевые классы сложности, включая P, NP, coNP, NP-hard и NP-complete, и обсудим их свойства и взаимосвязи.
Типы классов сложности
Ниже приведены некоторые типы классов сложности:
Что такое P-полиномиальное время?
Класс P состоит из задач принятия решений, которые могут быть решены детерминированной машиной Тьюринга за полиномиальное время. Это означает, что для любого входного сигнала размером O (nk) требуется некоторое постоянное время k. Задачи в P считаются эффективно разрешимыми, поскольку время выполнения полиномиально растет с размером входного сигнала.
Пример: Определение того, является ли данное число простым, может быть решено за полиномиальное время с использованием алгоритмов, подобных тесту простоты AKS.
Что такое NP – недетерминированное полиномиальное время?
Класс NP состоит из задач принятия решений, для которых решение может быть проверено за полиномиальное время с помощью детерминированной машины Тьюринга. Это означает, что если кто-то утверждает, что у него есть решение NP-задачи, оно может быть эффективно проверено. Однако для нахождения самого решения может потребоваться больше, чем полиномиальное время.
Пример: Задача коммивояжера (TSP), где задача состоит в том, чтобы найти кратчайший возможный маршрут, который посещает каждый город ровно один раз и возвращается в исходный город, находится в NP. Учитывая маршрут, легко проверить, что он правильный, но найти оптимальный маршрут сложно с точки зрения вычислений.
Что такое coNP – Дополнение NP?
Класс coNP состоит из задач решения, для которых дополнения (отрицания) решений могут быть проверены за полиномиальное время. Другими словами, если кто-то утверждает, что ответ на проблему coNP “нет”, это утверждение может быть эффективно проверено.
Пример: Проблема определения того, имеет ли граф гамильтонов цикл (цикл, который посещает каждую вершину ровно один раз), находится в coNP. Если кто-то утверждает, что граф не имеет гамильтонова цикла, это легко проверить, проверив все возможные циклы.
Что такое NP-hard?
Задача является NP-сложной, если каждая задача в NP может быть сведена к ней за полиномиальное время. Другими словами, если существует алгоритм за полиномиальное время для решения NP-сложной задачи, то существует алгоритм за полиномиальное время для решения всех задач в NP, что означало бы, что P = NP (нерешенный вопрос в информатике).
Пример: Задача о сумме подмножеств, где задача состоит в том, чтобы определить, существует ли подмножество данного набора целых чисел, сумма которых равна заданной целевой сумме, является NP-сложной.
Что такое NP-complete?
Задача является NP-полной, если она находится в NP-формате, а также является NP-сложной. NP-полные задачи считаются самыми сложными задачами в NP, поскольку они представляют собой наиболее сложные задачи, для которых решение за полиномиальное время подразумевало бы P = NP.
Пример: Задача о логической выполнимости (SAT), в которой задача состоит в том, чтобы определить, может ли данная логическая формула быть удовлетворена путем присвоения логических значений ее переменным, является NP-полной.
Взаимосвязи между классами сложности
Вот некоторые взаимосвязи между классами сложности:
- P является подмножеством NP, поскольку любая задача, которая может быть решена за полиномиальное время, также находится в NP.
- coNP также является подмножеством NP, поскольку любая задача, дополнение которой может быть проверено за полиномиальное время, находится в NP.
- Задачи с NP-завершением являются самыми сложными задачами в NP, и считается, что они не имеют решений за полиномиальное время, если только P = NP.
- Если задача является одновременно NP-полной и в coNP, она считается NP-полной и coNP-complete.
Заключение
В заключение, классы сложности обеспечивают основу для понимания сложности вычислительных задач. В то время как P представляет эффективно разрешимые задачи, классы NP, coNP, NP-hard и NP-complete представляют различные уровни вычислительной сложности, причем NP-полные задачи являются наиболее сложными. Понимание этих классов необходимо для разработки алгоритмов и определения пределов вычислений.
Часто задаваемые вопросы, связанные с типами классов сложности
Ниже приведены некоторые часто задаваемые вопросы, связанные с типами классов сложности:
Вопрос 1: Что означает, что задача находится в NP?
Проблема находится в NP, если решение проблемы может быть проверено за полиномиальное время детерминированной машиной Тьюринга. Это означает, что если кто-то представляет решение проблемы, его можно эффективно проверить.
Вопрос 2: Какова взаимосвязь между P и NP?
P является подмножеством NP, что означает, что любая задача, которая может быть решена за полиномиальное время, также находится в NP. Однако неизвестно, равно ли P NP, что является основным нерешенным вопросом в информатике.
Вопрос 3: В чем важность NP-полных задач?
NP-полные задачи являются самыми сложными задачами в NP, в том смысле, что если какая-либо из них может быть решена за полиномиальное время, то все задачи в NP могут быть решены за полиномиальное время. Это означало бы, что P = NP, что имеет глубокие последствия для области компьютерных наук.
Вопрос 4: Можно ли эффективно решать NP-полные задачи?
На данный момент не известны алгоритмы полиномиального времени для решения NP-полных задач. Однако существует множество эффективных алгоритмов для решения конкретных экземпляров этих задач, и алгоритмы аппроксимации часто используются для нахождения почти оптимальных решений.
Вопрос 5: В чем разница между NP-hard и NP-complete?
NP-трудные задачи по крайней мере так же сложны, как и самые сложные задачи в NP, но могут быть и не в самих NP. NP-полные задачи бывают как NP-трудными, так и в NP.