一些NPC问题的证明

本文探讨了STINGYSAT问题与k-SPANNINGTREE问题的NP-Completeness证明过程。通过从SAT问题规约到STINGYSAT问题,并从RudrataPath问题规约到k-SPANNINGTREE问题,展示了这两个问题属于NP完全问题。

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  1. 8.3 STINGY SAT is the following problem: given a set of clauses (each a disjunction of literals) and an integer k, find a satisfying assignment in which at most k variables   are true, if such an assignment exists. Prove that STINGY SAT is NP-complete.
            证明:
                     设SAT一个有k个变量的实例f,(f,k)为STINGY SAT的一个实例,x为一组赋值
                     由于可以在多项式时间内验证x是否可以使(f,k)为真,所以STINGY SAT是NP问题
                     目标:SAT规约到STINGY SAT,即x是f的解当且仅当x是(f,k)的解
                     充分性:假设x是f的解,则至多有k个变量为真,x赋给(f,k)也为真,所以x是(f,k)的解
                     必要性:假设x是(f,k)的解,显然x也是f的解
                     ∴ STINGY SAT也是一个NPC问题

       2.  8.12  The k-SPANNING TREE problem is the following.
                            Input: An undirected graph G = (V,E)
                           Output: Aspanningtreeof G in which each node has degree≤ k, if such a tree exists.
                        Show that fo rany k ≥2:
                           (a) k-SPANNING TREE is a search problem.
                           (b) k-SPANNING TREE is NP-complete. (Hint: Start with k = 2 and consider the relation between this problem and RUDRATA PATH.)

             证明:
                     (a) 验证任意给定解t是否是k生成树的过程,即确定G中的所有顶点是否都能在t中找到,t中是否有环,以及t中每个顶点度数是否小于等于k。这些都可以通过对G或t
                          实施搜索算法(例如DFS)在多项式时间内解决,所以是搜索问题,也是NP问题。
                     (b) 在(a)中已证明k生成树问题是NP问题。
                          目标:Rudrata Path规约到k生成树,即某个k生成树算法可以As解决Rudrata Path问题
                                     令G每条边权为1,k=2,则每个顶点度数小于等于2 的树实际上为一条路径。对G实施As算法,若As表示2生成树存在,则在G中存在一条
                                     包含所有顶点的无环无圈路径,也即G中存在Rudrata Path。若As表示2生成树不存在,也即G中没有Rudrata Path。可以看出,求解是否存在
                                     Rudrata Path的问题实际上可以用k生成树存在算法解决,即前者可以规约到后者。
                          ∴ k生成树问题是一个NPC问题
### 顶点覆盖问题的NP完全性证明 #### 验证顶点覆盖属于NP类 为了确认顶点覆盖(VC)问题是NP类的一部分,需要展示对于任何给定的图G=(V,E),以及一个可能的解S⊆V,在多项式时间内可以验证S是否确实是一个有效的顶点覆盖。这可以通过遍历每条边并检查其至少有一个端点位于集合S中完成。由于只需要考虑所有边的数量m=|E|,因此该验证过程可在O(m)=O(n^2)[^2]的时间复杂度内实现。 #### 归约自已知的NP完全问题证明顶点覆盖问题是NP完全的,还需要通过多一归约(poly-time reduction)将其与另一个已被证实为NP完全的问题关联起来。通常采用的方法是从3-SAT或团(Clique)等问题出发进行归约;然而最常见的是从独立集(Independent Set, IS)到顶点覆盖之间的转换: 假设存在一个实例(G,k)表示寻找大小不超过k的顶点覆盖的问题,则对应于求解最大独立集(IS')的问题可描述如下:在同一张无向图G上找到一组节点IS'使得这些节点之间没有任何连接,并且希望这个集合尽可能大。这两个概念间存在着互补关系——即如果某组节点构成了最小化的顶点覆盖C*,那么剩余未选中的那些节点必然形成最大化独立集I*=V-C*。反之亦然。 基于上述观察,可以从任意一个给定的最大独立集问题实例(I,G,k')构造出相应的最小化顶点覆盖问题实例(V',G',k"),其中设置参数满足条件k"+k'=n(这里n代表总节点数目)。这种变换显然是双向且保持解答一致性的,更重要的是它能够在常数时间内完成,从而确保整个归约过程处于多项式时间范围内[^1]。 综上所述,已经展示了如何在一个合理的计算资源约束下有效地检验候选方案的有效性和建立了由其他知名NP完全问题至本题目的有效映射路径,所以可以说顶点覆盖问题是NP完全的。 ```python def is_vertex_cover(graph, cover_set): edges = graph.edges() for edge in edges: u, v = edge if u not in cover_set and v not in cover_set: return False return True ```
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