Автоматическая генерация дерева поиска: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 16: Строка 16:
Нередко время исполнения можно улучшить, если различать разные варианты экземпляров и производить ветвление отдельно для каждого варианта. В таком случае время исполнения будет определяться коэффициентом ветвления наихудшего варианта. В нескольких публикациях такие алгоритмы были получены вручную (например, дерево поиска размера <math>O(2.27^k) \, </math> для CLUSTER EDITING [4]); однако эту задачу можно автоматизировать. Сформулируем ее следующим образом:
Нередко время исполнения можно улучшить, если различать разные варианты экземпляров и производить ветвление отдельно для каждого варианта. В таком случае время исполнения будет определяться коэффициентом ветвления наихудшего варианта. В нескольких публикациях такие алгоритмы были получены вручную (например, дерево поиска размера <math>O(2.27^k) \, </math> для CLUSTER EDITING [4]); однако эту задачу можно автоматизировать. Сформулируем ее следующим образом:


'''Задача (Алгоритм быстрого поиска по дереву)
'''Задача (Алгоритм быстрого поиска по дереву)'''


Дано: NP-полная задача P и мера величины s(I) экземпляра I задачи P, где экземпляры I с s(I) = 0 могут быть решены за полиномиальное время.
'''Дано: NP-полная задача P и мера величины s(I) экземпляра I задачи P, где экземпляры I с s(I) = 0 могут быть решены за полиномиальное время.'''


Требуется: Разбить множество экземпляров P на варианты и для каждого варианта найти такое ветвление, чтобы максимальный коэффициент ветвления среди всех ветвлений был минимальным из возможных.'''
'''Требуется: Разбить множество экземпляров P на варианты и для каждого варианта найти такое ветвление, чтобы максимальный коэффициент ветвления среди всех ветвлений был минимальным из возможных.'''




4430

правок

Навигация