算法分析与设计第十七周

习题8.3——证明吝啬SAT问题是NP完全问题
问题描述:给定一组子句(每个子句都是其中文字的析取)和整数k,求一个最多有k个变量为true的满足赋值——如果该赋值存在。证明吝啬SAT问题为NP完全问题。

显然吝啬SAT问题是NP问题,因为可以代入可能的解即可判断是否满足,时间是多项式的。已知SAT是NP完全问题,所以证明的关键是可以在多项式时间内将SAT规约到吝啬SAT。
证明如下:
对于任何SAT中的实例I(文字个数为n),定义f(I)为这样的映射:f(I)为具有SAT问题的形式,且文字数为k,且k≥n
此时f(I)即为吝啬SAT的实例。对于f(I),若有解s,令h(s)为这样的映射:h(s)为s中n个变量取true,n≤k。
显然,s存在,则h(s)存在,即吝啬SAT问题有解,则SAT问题有解。若s不存在,则SAT问题也不存在解。
可以看到,映射f和h都是多项式复杂度的,所以SAT可以规约到吝啬SAT.由于SAT问题是NP完全的,所以吝啬SAT也是NP完全问题。

### 山东大学算法设计分析期末考试资料 #### 考试时间和安排 对于山东大学软件学院2019级软件工程专业的学生而言,该课程的期末考试于2021年12月13日举行,具体时间段是从上午10:10至12:10[^1]。 #### 教学期 这门课程的教学活动主要集中在两个阶段:首先是第2到第7;其次是第9直到大约第13结束。值得注意的是,在实际教学过程中,课程内容在第13就已经讲授完毕,并预留了一定的时间供学生们准备即将到来的考核。 #### 考核范围及结构 针对最近一次即2024年的期末测试,其覆盖的内容主要包括教材中的特定章节——从第一章直至第四章、第十五章同十六章、第二十四章到二十六章还有第三十四章和三十五章。整个试卷由七大类问题构成,其中第一部分涉及基础概念的理解,而剩余的部分则侧重于具体的算法设计及其性能评估[^2]。 #### 特殊案例研究 一份典型的考题实例展示了如何处理带权有向图上的最短路径计算问题。此题目要求考生基于Dijkstra算法的思想来构建一个新的解决方案,用于求解从指定起点出发到达其他节点时所经过边的最大权重值最小化的问题。此外,还需要解释为何这种方法能够有效解决问题并给出相应的理论依据[^3]。 #### 实际应用示例 另一个例子涉及到资源分配领域内的会议室调度难题。这里的目标是在给定了多个会议请求(每个都有固定的参者数量)以及若干可用房间的情况下,通过采用贪婪策略最大化满足条件的会场预订次数。为此,不仅需要阐述整体思路,还要提供详细的伪代码实现方案,并对其效率做出定量描述,最后还需验证这种做法的有效性和合理性[^4]。 ```python def greedy_meeting_room_allocation(teams, rooms): teams.sort(reverse=True) rooms.sort() allocated_teams = [] i, j = 0, 0 while i < len(teams) and j < len(rooms): if teams[i] <= rooms[j]: allocated_teams.append(i) j += 1 i += 1 return len(allocated_teams) # Example usage: print(greedy_meeting_room_allocation([5, 8, 1], [6, 7, 10])) # Output should be 2 ```
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