NP完全问题证明PPT幻灯片

,1,几个NP完全问题,2,什么是NP完全问题,NP完全问题，是世界七大数学难题之一。NP的英文全称是Non-deterministicPolynomial的问题，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是NP=P？，问题就在这个问号上，到底是NP等于P，还是NP不等于P,3,七大数学难题,这七个“千年大奖问题”是：NP完全问题、霍奇猜想、庞加莱猜想、黎曼假设、杨米尔斯理论、纳卫尔斯托可方程、BSD猜想千年大奖问题美国麻州的克雷（Clay）数学研究所于2000年5月24日在巴黎法兰西学院宣布了一件被媒体炒得火热的大事：对七个“千年数学难题”的每一个悬赏一百万美元。其中有一个已被解决(庞加莱猜想),还剩六个.（庞加莱猜想，已由俄罗斯数学家格里戈里佩雷尔曼破解。我国中山大学朱熹平教授和旅美数学家、清华大学兼职教授曹怀东做了证明的封顶工作。）,4,什么是NP完全问题,NP完全问题排在百万美元大奖的首位，足见他的显赫地位和无穷魅力。在一个周六的晚上，你参加了一个盛大的晚会。由于感到局促不安，你想知道这一大厅中是否有你已经认识的人。你的主人向你提议说，你一定认识那位正在甜点盘附近角落的女士罗丝。不费一秒钟，你就能向那里扫视，并且发现你的主人是正确的。然而，如果没有这样的暗示，你就必须环顾整个大厅，一个个地审视每一个人，看是否有你认识的人。生成问题的一个解通常比验证一个给定的解时间花费要多得多。这是这种一般现象的一个例子。与此类似的是，如果某人告诉你，数，可以写成两个较小的数的乘积，你可能不知道是否应该相信他，但是如果他告诉你它可以因式分解为乘上，那么你就可以用一个袖珍计算器容易验证这是对的。人们发现，所有的完全多项式非确定性问题，都可以转换为一类叫做满足性问题的逻辑运算问题。既然这类问题的所有可能答案，都可以在多项式时间内计算，人们于是就猜想，是否这类问题，存在一个确定性算法，可以在多项式时间内，直接算出或是搜寻出正确的答案呢？这就是著名的NP=P？的猜想。不管我们编写程序是否灵巧，判定一个答案是可以很快利用内部知识来验证，还是没有这样的提示而需要花费大量时间来求解，被看作逻辑和计算机科学中最突出的问题之一（斯蒂文考克于年陈述）,5,8.5一些典型的NP完全问题,部分NP完全问题树,6,8.5.1合取范式的可满足性问题（CNF-SAT）,要证明CNF-SATNPC，只要证明在Cook定理中定义的布尔表达式A，G或者已是合取范式，或者有的虽然不是合取范式，但可以用布尔代数中的变换方法将它们化成合取范式，而且合取范式的长度与原表达式的长度只差一个常数因子。,问题描述：给定一个合取范式，判定它是否可满足。,如果一个布尔表达式是一些因子和之积，则称之为合取范式，简称CNF(ConjunctiveNormalForm)。这里的因子是变量或。例如：就是一个合取范式，而就不是合取范式。,7,8.5.23元合取范式的可满足性问题（3-SAT）,证明思路：3-SATNP是显而易见的。为了证明3-SATNPC，只要证明CNF-SATp3-SAT，即合取范式的可满足性问题可在多项式时间内变换为3-SAT。,问题描述：给定一个3元合取范式，判定它是否可满足。,8,对于一个合取范式，若每个子句有且仅有3个变元时，它的可满足性问题便称为3SAT问题。定理3SAT问题属于NPC。下证,9,8.5.3团问题CLIQUE,证明思路：已经知道CLIQUENP。通过3-SATpCLIQUE来证明CLIQUE是NP难的，从而证明团问题是NP完全的。,问题描述：给定一个无向图G=(V，E)和一个正整数k，判定图G是否包含一个k团，即是否存在，VV，|V|=k，且对任意u，wV有(u，w)E。,10,8.5.4顶点覆盖问题（VERTEX-COVER）,证明思路：首先，VERTEX-COVERNP。因为对于给定的图G和正整数k以及一个“证书”V，验证|V|=k，然后对每条边(u，v)E，检查是否有uV或vV，显然可在多项式时间内完成。其次，通过CLIQUEpVERTEX-COVER来证明顶点覆盖问题是NP难的。,问题描述：给定一个无向图G=(V，E)和一个正整数k，判定是否存在VV，|V|=k，使得对于任意(u，v)E有uV或vV。如果存在这样的V，就称V为图G的一个大小为k顶点覆盖。,11,证将3SAT变换到VC.设U=u1,u2,.,un,C=c1,c2,.,cm是3SAT的实例.如下构造图G,分量设计法.真值安排分量:Ti=(Vi,Ei),1in,其中Vi=ui,i,Ei=ui,i任意覆盖必至少包含ui或i中的一个,否则不能覆盖边ui或i.满足性检验分量:Sj=(Vj,Ej),1jm,其中Vj=a1j,a2j,a3jEj=a1j,a2j,a1j,a3j,a2j,a3j覆盖至少包含Vj中的两个顶点,否则不能覆盖Ej中的三角形,8.5.4顶点覆盖问题（VERTEX-COVER）,12,联络边:沟通分量之间的关系对于每个子句cj,设cj=xj,yj,zj,则Ej=a1j,xj,a2j,yj,a3j,zjG=(V,E)V=(V1V2.Vn)(V1V2.Vm)E=E1E2.En)(E1E2.Em)(E1E2.Em)K=n+2m显然构造可在多项式时间完成,8.5.4顶点覆盖问题（VERTEX-COVER）,13,重庆调查公司重庆私人侦探奀莒哔,14,例如U=u1,u2,u3,u4,C=u1,3,4,1,u2,4,则G如下，K=4+22=8,8.5.4顶点覆盖问题（VERTEX-COVER）,15,设V是V中不超过K的顶点覆盖,则V中必包含Ti中的一个顶点和每个Ej中的两个顶点,至少要n+2m个顶点.而K=n+2m,故V中一定只包含每个Ti中的一个顶点和每个Ej中的两个顶点.如下得到赋值uiVt(ui)=TiVt(ui)=FEj中的三条边有两条被VjV中的顶点覆盖,第三条必被VVi中的顶点覆盖.这表示在Vi中的这个顶点对应的文字取真.所以子句cj被满足.从而C被满足.设t:UT,F是满足C的一组赋值.若t(ui)=T,则在Ti中取顶点ui,否则取i.因为t满足子句cj,在Ej中的三条联络边中至少有一条被覆盖,那么取Ej中的另两条边的端点作为V中的端点即可.,8.5.4顶点覆盖问题（VERTEX-COVER）,16,实例：有穷集A，aA,s(a)Z+.问：是否存在AA，使得,证：显然均分是NP类问题。下面将3DM变换到均分问题设W,X,Y,MWXY是3DM的实例，其中|W|=|X|=|Y|=q，W=w1,w2,wqX=x1,x2,xqY=y1,y2,yqM=m1,m2,mk,8.5.5.均分NPC,17,B的段数与s(ai)一样，每段的最右位为1，其它为0,构造A，|A|=k+2对应于每个mi=(wf(i),xg(i),yh(i)有ai.s(ai)为二进制数，分成3q段，每段有p=log(k+1)位,共计3pq位，每段对应一个WXY中的元素.Wf(i),xg(i),yh(i)所代表的段的最右位为1，其它为0.,注：plog(k+1)，2pk+1，k2p1,当k个1相加时不会产生段之间的进位令,8.5.5.均分NPC,18,例如：W=w1,w2,X=x1,x2,Y=y1,y2,M=(w1,x2,y2),(w1,x2,y1),(w2,x1,y1)p=log(3+1)=2元素a1,a2,a3分别对应(w1,x2,y2),(w1,x2,y1),(w2,x1,y1)s(a1)=010000010001=210+24+20s(a2)=010000010100=210+24+22s(a3)=000101000100=28+26+22B=010101010101,8.5.5.均分NPC,19,子集A=ai:1ik满足,当且仅当M=mi:aiA是M的匹配A的最后两个元素b1,b2,8.5.5.均分NPC,20,假设AA使得A和A-A的元素大小之和相等，即,由于,b1,b2不在同一子集，,8.5.5.均分NPC,21,反之，若子集M构成M的匹配，则A=b1ai:miM满足,因此A-b1的元素对应的三元组构成M的匹配,考虑包含b1的子集A,必有,8.5.5.均分NPC,22,限制法三元集合的恰当覆盖(X3C)最小覆盖问题集中集子图同构问题有界度的生成树0-1背包Knapsack多处理机调度,8.5.6、NP完全性的证明方法,23,局部替换法3SAT两点间的Hamilton通路问题区间排序分量设计法最小拖延排序,8.5.6、NP完全性的证明方法,24,限制法：通过对问题的实例加以限制得到一个已知NP完全问题的实例.例1三元集合的恰当覆盖(X3C)实例：有穷集S,|S|=3q,S的三元子集的集合C问：是否有CC,使得S的每个元素恰好出现在C的一个成员中.证明：限制S=WXY|W|=|X|=|Y|=qC=w,x,y|(w,x,y)WXY则|C|=q,且C中任两个元素都不交，成为3DM问题,8.5.6、NP完全性的证明方法,25,例2最小覆盖问题实例：集合S的子集的集合C，正整数K.问：C是否有S的大小不超过K的覆盖，即是否包含子集CC使得|C|=K且C=S？证明：限制cC,|c|=3,|S|=3K,则为X3C问题.例3集中集实例：集合S的子集的集合C，正整数K问：S是否包含C的大小不超过K的集中集（hittingset）,即是否有子集SS,使得|S|K,且S至少包含C的每个子集的一个元素？证明：限制cC,|c|=2,令V=S,E=C,则构成图G=(V,E)的顶点覆盖问题.,8.5.6、NP完全性的证明方法,26,例4子图同构问题实例：图G=(V1,E1),H=(V2,E2)问：G中是否有同构于H的子图，即是否有子集VV1,EE1,使得|V|=|V2|,|E|=|E2|,且存在双射函数f：V2V,使得u,vE2f(u),f(v)E?证明：限制H为完全图，且|V2|=J,则该问题是团的问题.例5有界度的生成树实例：图G=(V,E),正整数K=|V|1问：G是否包含一棵顶点度数不超过K的生成树，即是否有子集EE,|E|=|V|1,图G=(V,E)是连通的，且V中每个顶点至多包含在E的K条边中？证明：限制K=2，则为Hamilton通路问题,8.5.6、NP完全性的证明方法,27,例60-1背包Knapsack实例：有穷集U，uU,大小s(u)Z+,价值v(u)Z+,大小的约束BZ+,价值目标KZ+.问：是否有子集UU，使得,证明：限制uU,则成为均分问题,8.5.6、NP完全性的证明方法,28,例7多处理机调度实例：有穷任务集A，aA,长度l(a)Z+,处理机台数mZ+,截止时间DZ+.问：是否存在不交的集合A1,A2,Am,使得,证明：限制,则成为均分问题.,8.5.6、NP完全性的证明方法,29,局部替换法：选择已知NP完全问题的实例中的某些元素作为基本单元，然后把每个基本单元替换成指定结构，从而得到目标问题的对应实例.例83SAT已知问题：SAT目标问题：3SAT基本单元：子句子句集例9两点间的Hamilton通路实例：G=(V,E)，u,vV.问：G中是否存在一条从u到v的Hamilton通路？已知问题：HC目标问题：两点间Hamilton通路基本单元：顶点au,v证：对于HC的任一实例，任选顶点a,用u,v代替a,即G=(V,E),V=(Va)u,vE=(Ea,v|a,vE)v,v,u,v|a,vE,8.5.6、NP完全性的证明方法,30,GGG有一条Hamilton回路当且仅当G有一条从u到v的Hamilton通路,替换实例,8.5.6、NP完全性的证明方法,31,例10区间排序实例：有穷任务集T,tT,开放时间r(t),截止时间d(t),需要时间l(t),其中r(t)N,d(t),l(t)Z+.问：是否存在关于T的可行调度，即是否存在函数:TN使得tT满足：(t)r(t)(t)+l(t)d(t)tTt,(t)+l(t)(t)或(t)+l(t)(t)?已知问题：均分目标问题：区间排序基本单元：A中元素T中的任务,32,实施者,若B为偶数，则存在均分,证设A和s(a)Z+(aA)为均分的实例.aA将a替换成taT,d(ta)=B+1，l(ta)=s(a)，其中,B为奇数，则不能调度,8.5.6、NP完全性的证明方法,33,分量设计法根据目标问题的实例设计分量(分量的成分与目标问题相关)，实现已知NPC问题的实例（分量的功能与已知问题相关）.3SAT变换到VC，其中分量有真值安排分量、满足性检验分量等，这些分量都是子图，用来实现三元可满足性问题的实例.例11最小拖延排序实例：任务集T，tT,完成时间l(t)=1,截止时间d(t)Z+.T上的偏序，非负整数K|T|问：是否存在可行调度使得被拖延的任务数不超过K，即:T0,1,|T|1,使得若tt,则(t)(t)若tt,则(t)d(t)|K?,8.5.6、NP完全性的证明方法,34,证将团变换到最小拖延排序.设G=(V,E)是团问题的实例，顶点分量：任务t，d(t)=|V|+|E|边分量：任务t,d(t)=J(J+1)/2,任务集：T=VEK=|E|J(J-1)/2偏序：e=u,v，u,v任务完成后才能开始e任