NP-полная задача — в теории алгоритмов задача с ответом «да» или «нет» из класса NP, к которой можно свести любую другую задачу из этого класса за полиномиальное время (то есть при помощи операций, число которых не превышает некоторого полинома в зависимости от размера исходных данных). Таким образом, NP-полные задачи образуют в некотором смысле подмножество «типовых» задач в классе NP: если для какой-то из них будет найден «полиномиально быстрый» алгоритм решения, то и любую другую задачу из класса NP можно будет решить так же «быстро».
Формальное определение Алфавитом называется всякое конечное множество символов (например, {} или {}). Множество всех возможных слов (конечных строк, составленных из символов этого алфавита) над некоторым алфавитом обозначается . Языком над алфавитом называется всякое подмножество множества , то есть .
Задачей распознавания для языка называется определение того, принадлежит ли данное слово языку .
Пусть и — два языка над алфавитом . Язык называется сводимым (по Карпу) к языку , если существует функция, , вычислимая за полиномиальное время, обладающая следующим свойством: тогда и только тогда, когда . Сводимость по Карпу обозначается как или .
Язык называется , если любой язык из класса NP сводится к нему. Язык называют NP-полным, если он NP-труден, и при этом сам лежит в классе NP.
Неформально говоря, то что задача сводится к задаче , означает, что задача «не сложнее» задачи (так как, если мы можем решить , то можем решить и ). Таким образом, класс NP-трудных задач включает NP-полные задачи и задачи, которые «сложнее» их (то есть те задачи, к которым могут быть сведены NP-полные задачи). Класс NP включает NP-полные задачи и задачи, которые «легче» их (то есть те задачи, которые сводятся к NP-полным задачам).
Из определения следует, что, если будет найден алгоритм, решающий некоторую (любую) NP-полную задачу за полиномиальное время, то все NP-задачи окажутся в классе P, то есть будут решаться за полиномиальное время.
NP-полнота в сильном смысле
Задача называется NP-полной в сильном смысле, если у неё существует подзадача, которая: не является задачей с числовыми параметрами (то есть максимальное значение величин, встречающихся в этой задаче, ограничено сверху полиномом от длины входа) является NP-полной. Класс таких задач называется NPCS. Если гипотеза P ≠ NP верна, то для NPCS-задачи не существует псевдополиномиального алгоритма.
Гипотеза P ≠ NP
Вопрос о совпадении классов P и NP уже более пятидесяти лет является одной из центральных открытых проблем. Научное сообщество склоняется к отрицательному ответу на этот вопрос — в этом случае решать NP-полные задачи за полиномиальное время не удастся.
Примеры NP-полных задач
Задача о выполнимости булевых формул Задача коммивояжёра Задача о вершинном покрытии Задача о покрытии множества Задача о независимом множестве Задача о клике Проблема Штейнера Проблема раскраски графа Пятнашки Судоку Сапёр ТетрисErik D. Demaine, Susan Hohenberger, David Liben-Nowell. Tetris is Hard, Even to Approximate. preprint. Кубик-змейка
См. также Равенство классов P и NP
Примечания
Литература Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи . М.: Мир, 1982.
Ссылки NP-полнота Вычислительная сложность игр и головоломок A compendium of NP optimization problems. Editors — Pierluigi Crescenzi, Viggo Kann
*