データ構造とアルゴリズム

第十三回 (2011年 1月14日)

NP-完全性、帰着可能性

http://www.sw.it.aoyama.ac.jp/2010/DA/lecture13.html

Martin J. Dürst

© 2009-11 Martin J. Dürst 青山学院大学

今日の予定

• これからの予定
• 前回の復習
• NP-完全性、帰着可能性
• 授業改善のための学生アンケート

これからの予定

• 1月18日 (火曜日): 14回目の授業 (補講)
• 1月21日: 期末試験 09:30-10:55 (85分間)

今回の目的

• 「簡単な問題」とそうでない問題を見分ける
• 視野の拡大、アルゴリズムの「宇宙」の展望

NP 問題

• 問題例 1-3 の変形は全て NP 問題
• NP 問題の特徴:
  答えが「真」の場合、証拠があればすぐ (多項式時間で) 確認可能
• NP の由来:
  Nondeterministic Polynomial 非決定性多項式時間
  同時に何台も計算機が使えれば多項式時間で解ける
• P の問題は場合によって微妙な変更で NP になる
  例: グラフ内の二頂点間の一番短い経路と一番長い経路
• NP 問題は数多く存在
• P ⊆ NP
• P = NP ?
• P ≠ NP ?

決定問題

(decision problem)

• 結果は真か偽しかない問題
• 他の問題の「置き換え」ができる
  最適化問題: k 以上 (や以下) で可能かどうか
• 決定問題が元の問題より複雑になる可能性がない
• 決定問題が理論的に扱いやすい
• NP 問題は定義上決定問題
• NP 問題に置き換えられる問題は「NP 困難」(NP-hard) という

NP 内の問題の比較

• NP 内を整理
• 問題の比較

帰着

(reduction)

• 概要: ある問題 A を別の問題 B に置き換えて解ける (ことを証明する)
• A の入力 ⇒ (変換) ⇒ B のアルゴリズム ⇒ (変換) ⇒ A の出力
• 変換は二つとも多項式時間で行う
• A が B に帰着可能の場合、A ≦_P B と書く
• 即ち、A が B より簡単か同じ難しさ
• 実例: 3-SAT を独立集合に帰着

NP 完全性

• 全ての NP 問題を帰着できる NP 問題を NP 完全問題という
• 殆どの NP 問題は NP 完全であるが、そうではない問題もありそう

計算複雑性理論

(computational complexity theory)

• 目的: 計算問題の根本的な分類
• 分類の要素:
  • 計算量 (時間)
  • メモリ量
  • 回路の形
  • 並列処理など

ポストの対応問題

(Post's correspondence problem; Emil Post, 1946)

• 二つ以上の文字を使う言語で、二つの単語集 W = {w₁, w₂, ... w_n} と V = {v₁, v₂, ... v_n} が与えられている
• 問題: W の単語と V の単語を同じように選んだ場合、同じ文が作れるかどうか (単語の重複可)
• 可能な例: W = {aa, b}, V = {a, aba}
  正解例: aa-b-aa = a-aba-a
• 不可能な例: W = {ccd, cd, c}, V = {cc, ddc, d}
  理由: 最後にどの単語をとっても、最後の文字が必ず合わない
• この問題のためのアルゴリズムが存在しない
• 存在しないことの証明はある

まとめ

• 多項式時間で (いまだに) 解けない問題が存在
• その多くは NP 完全 (又は NP 困難) 問題
• 難しい問題を早めに見分けるのが大事
• NP 完全の問題より解きにくい問題もある

授業改善のための学生アンケート

お願い: できるだけ自由記述を使って、具体的に書いてください