4551
правка
Irina (обсуждение | вклад) |
Irina (обсуждение | вклад) м (→Нотация) |
||
Строка 22: | Строка 22: | ||
== Нотация == | == Нотация == | ||
Пусть дан экземпляр (A, w) задачи SET COVER. Обозначим за R множество строк матрицы A, а за C – множество ее столбцов. Столбец | Пусть дан экземпляр (A, w) задачи SET COVER. Обозначим за R множество строк матрицы A, а за C – множество ее столбцов. Столбец <math>c_j</math> ''охватывает'' строку <math>r_i</math>, что обозначается <math>r_i \in c_j</math>, если <math>a_{i, j} = 1</math>. | ||
Бинарная матрица обладает сильным свойством C1P, если (без какой-либо перестановки столбцов) единицы появляются последовательно в каждой строке. Блок последовательных единиц является максимальной последовательностью единиц в строке. Возможно за линейное время определить, обладает ли матрица свойством C1P, и если да, то вычислить перестановку столбцов, в результате которой получается сильное свойство C1P [2, 3, 6]. Однако заметим, что перестановка столбцов бинарной матрицы таким образом, чтобы количество блоков последовательных единиц в полученной матрице было минимальным, является NP-сложной [1, 4, 5]. | Бинарная матрица обладает ''сильным'' свойством C1P, если (без какой-либо перестановки столбцов) единицы появляются последовательно в каждой строке. ''Блок последовательных единиц'' является максимальной последовательностью единиц в строке. Возможно за линейное время определить, обладает ли матрица свойством C1P, и если да, то вычислить перестановку столбцов, в результате которой получается сильное свойство C1P [2, 3, 6]. Однако заметим, что перестановка столбцов бинарной матрицы таким образом, чтобы количество блоков последовательных единиц в полученной матрице было минимальным, является NP-сложной [1, 4, 5]. | ||
Правило редукции данных за полиномиальное время преобразует заданный экземпляр I задачи оптимизации в экземпляр | ''Правило редукции данных'' за полиномиальное время преобразует заданный экземпляр I задачи оптимизации в экземпляр I' той же задачи таким образом, что |I'| < |I|, и оптимальное решение для I' имеет то же значение (например, вес), что и оптимальное решение для I. При наличии набора правил редукции данных процесс ''редуцирования'' экземпляра задачи заключается в многократном применении правил до тех пор, пока не останется других возможностей применения правил; полученный в результате экземпляр называется ''редуцированным''. | ||
== Основные результаты == | == Основные результаты == |
правка