PとNPとNP完全とNP困難 - 大人になってからの再学習
計算複雑性の話の中で、P、NP、NP完全、NP困難というキーワードが登場する。 それぞれの違いを、字面だけから判断するのは、少し無理そう。 それで、詳しい説明を Wikipedia に求めると・・・。 ・P（Wikipedai） ・NP（Wikipedai） ・NP完全（Wikipedai） ・NP困難（Wikipedai） 大学などで正確な定義を学習していない場合には、軽く絶望することになる。 そこで、厳密ではないことをあらかじめ断ったうえで、これらを簡単に説明してみる。 （証明されていないが、前提としてNP≠P とする。これが証明できたら100万ドルもらえる。） まず、それぞれの関係は下図のように表すことができる。 図では、上のものほど難しい問題で「P≦NP≦NP完全≦NP困難」と言うことができる。 さらに次のことが言える。 ・ P は現実的な時間で解を求めることができる問題。 ・ N
「巡回セールスマン問題」を解くアルゴリズムを可視化したムービー
by Gaël Sacré いくつもの都市を移動するセールスマンが、すべての都市を最も効率よく(最小の移動コストで)移動できる方法を求める問題を「巡回セールスマン問題」といいますが、その解き方をビジュアル化したムービーがYouTubeで公開されています。 Traveling Salesman Problem Visualization - YouTube たとえば8つの都市があるとき、これを結ぶルートは5040通りが考えられます。 解法の一つが「欲張り法(Greedy Algorithm)」という、1つの都市から常に最寄りの都市へ移動しようと考える方法。 「最適」ではないものの、最適に近い答えを導き出してくれます。 ここで、組み合わせて使うのが「2-opt法」という方法。かなり単純なアルゴリズムで、2辺を繋ぎ直していきます。このとき、ルートに重なりがあると解消して新しいルートを作ります。
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