세트 U = {x1, x2, x3} 및 세트 S = {{x1}, {x1, x2}, {x1, x3}, {x1, x1, x3} }. 이것은 완전히 예이며 문제는 일반적인 문제입니다. 이것은 정규 세트 커버 문제와 유사 해 보이는데, 이는 사실 세트 커버 문제를 줄이는 것이 타당한 이유입니다. 비틀기는 U의 요소가 'z1', 'x2', 'x3'등과 같이 z가 다
스도쿠는 어떻게 np-complete 문제입니까? 위키에 의하면, NP마다 다른 문제를 다항식 시간 내에 주어진 문제에 환원 있어야 NP이어야 2 조건 에게 문제를 만족되어야하는 NP 완전 문제로 분류 될 두 번째 조건은 어떻게 만족합니까? 예를 들어 줄 수 있습니까? 예를 들어, 나는 부분에 (내 모바일 장치에서이 문제를 타이핑로 친절하게 가난한 서식을
나는 Subset-Sum problem의 변형을 가지고 있는데, 부분 집합의 크기는 k이고 모든 정수는 양수 (0이 아님)입니다. 온라인에서 볼 수 있듯이이 질문은 의사 다항식 시간의 동적 프로그래밍을 사용하여 상당히 해결할 수 있습니다. 나는이 문제가 NPC이거나 P (P!=NP이라고 가정)이라고 결정해야합니다. 나는 부분 집합 합계 문제를 줄이려고했지만
최소 세트 커버를 찾는 데 가장 효율적이고 정확한 알고리즘은 무엇입니까? 코드 자체가 필요하지 않습니다. 어떻게 작동하는지에 대한 설명이나 의사 코드를 원합니다. 예를 들어 , 우리 Set S = {1,2,3,..,12}
Subsets S1 = {1,2,3,4,5,6}, S2 = {5,6,7,8,9}, S3 = {1,4,7,10}, S4={2,5,7,8
사실을 반환하는 블랙 박스를 주어진 세트의 동일한 파티션을 찾는, 내가 해결할 수 없거나 웹상에서 해결책을 찾을 수없는이 질문을 발견했습니다. 나는 이것을 운이없는 것으로 파악하려고 몇 시간 동안 고생했다. 은에서, 존재하지 않는 경우도 동일 합 세트 S의 두 부분 집합 T 및 S/T 존재 거짓 경우에 true를 반환하는 블랙 박스가 주어 다음과 같이 문제
균형 분할 문제를 this link에서 해결했습니다. 이 질문에서 우리는 합계의 차이가 최소가되도록 같은 부분으로 배열을 나눠야합니다. 그래서, 제가 발견 한 해결책은 모든 요소를 하나의 그룹에 포함할지 여부를 결정하는 것입니다. 그렇지 않으면 2^n 개의 모든 경우를 시도해야합니다. 내가 비트 조작을 사용하여 어레이를 나눈 솔루션을 생각해 냈습니다.
일정 시간 동안 도당 문제를 해결하는 블랙 박스가 있다고 해봅시다. 검정 상자에 k가있는 방향이 지정되지 않은 그래프 G를 지정하고 그래프 G에 적어도 k 개의 꼭지점이있는 클릭이 있음을 "예"또는 "아니요"중 하나를 출력합니다. 다항식 시간에 최대 클록의 정점을 찾기 위해이 블랙 박스를 어떻게 사용 하시겠습니까?
균일 성 제한이없는 하이퍼 그래프의 꼭지점 색은 NP-hard입니까? k-unoform 하이퍼 그래프의 정점 색상 표시가 NP 하드임을 보여주는 논문을 보았습니다. 그러나 일반적인 경우 (k- 유니폼이 아닌) 하이퍼 그래프의 정점 색칠이 NP 하드인지 여부를 명시 적으로 나타내는 소스는 찾을 수 없습니다.