数据结构与算法设计分析——NP完全理论

目录

  • 一、P类问题与NP类问题的定义
  • 二、常见的NP类问题
    • (一)旅行商问题(TSP)
    • (二)哈密尔顿回路问题
    • (三)判断回路问题
    • (四)图的着色问题
    • (五)背包问题
  • 三、P类问题和NP类问题的区别
  • 四、NP完全问题

一、P类问题与NP类问题的定义

P类问题与NP类问题是计算机科学和数学中的两类重要问题,简单的来说,P类问题是较“容易”的问题,在计算机中,可以在多项式时间内解决,而NP类问题是较“复杂”的问题,它并不能在多项式时间内解决,只能验证是否存在解(解是否正确)。

常见的P类问题有排序、搜索算法等等,但不是所有的排序算法都是P类问题,例如,下表中快速排序、堆排序和归并排序是P类问题,其平均时间复杂度呈多项式,由于插入排序、冒泡排序、简单选择排序的平均时间复杂度都呈指数级,所以不属于P类问题,而是NP类问题。

排序名称平均时间复杂度
直接插入排序O(n2)
折半插入排序O(n2)
希尔排序依赖于增量序列
冒泡排序O(n2)
快速排序O(nlog2n)
简单选择排序O(n2)
堆排序O(nlog2n)
归并排序O(nlog2n)

二、常见的NP类问题

(一)旅行商问题(TSP)

旅行商问题中给定一组城市和每对城市之间的距离,寻找一条最短路径,使得旅行者能够遍历所有城市并回到起始城市。
由于该问题的复杂度是指数级的,所以不存在多项式时间的确定性算法来解决它,属于NP类问题。

(二)哈密尔顿回路问题

对于一个有向图,判断是否存在一条回路可以经过图中所有顶点且不重复的问题,称为哈密尔顿回路问题。
在遍历图中的顶点时,需要经过所有可能的路径从而判断,且需要遍历的路径呈指数级增加,所以该问题也是个NP类问题。

(三)判断回路问题

同样,对于一个图,若要判断图中是否有回路,可以通过深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)来判断,两种搜索算法都会遍及图中所有的结点,所以该问题也是个NP类问题。

(四)图的着色问题

给定一个无向图和若干种颜色,给图中的每个顶点着色,使得任意相邻的两个顶点颜色不同,即为图的着色问题。
若针对一个顶点涂色,则其邻边的顶点与该顶点颜色均不同,从而一直进行下去,该图中所有的颜色组合数呈指数级增加,可以采用贪心算法和回溯算法来解决,所以该问题也是个NP类问题。

(五)背包问题

给定一组物品,每个物品都有自己的重量和价值,背包的容量有限,求如何选择物品放入背包,使得背包内的物品总价值最大,即为背包问题。
同样,物品的选择和组合方式的数量随着物品数量的增加而呈指数级增长,所以该问题也是个NP类问题。

三、P类问题和NP类问题的区别

P类问题和NP类问题的区别在于时间复杂度,P类问题可以在多项式时间内的确定性算法来进行判定或求解问题,且一般P类问题的求解较简单,时间复杂度较低,而NP类问题可以在多项式时间内的不确定性算法来进行判定或求解问题,其求解过程较困难,但一般都是去验证问题。

四、NP完全问题

NP完全问题是NP问题的一个子类,可以说它是更复杂的问题,也是在多项式时间内验证问题的解。例如多项式变换技术问题、布尔可满足性问题以及上面的旅行商问题(TSP)、哈密尔顿回路问题等等。

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