สมมติว่ามีเซสชันการสอนที่มหาวิทยาลัย เรามีชุดของคำถามและการตั้งค่าของ นักเรียน } นักเรียนแต่ละคนมีข้อสงสัยในส่วนย่อยหนึ่งของคำถามคือสำหรับนักเรียนแต่ละคนให้เป็นชุดของคำถามที่นักเรียนมีข้อสงสัยที่ สมมติว่า และ Q
นักเรียนทุกคนเข้าสู่เซสชั่นการสอนในจุดเริ่มต้น (ที่ ) ตอนนี้นักเรียนออกจากเซสชันการสอนทันทีที่คำถามทั้งหมดที่เขาสงสัยมีการพูดคุยกัน สมมติว่าเวลาที่จะหารือเกี่ยวกับคำถามแต่ละข้อมีค่าเท่ากับบอกว่า 1 หน่วย* ให้ทีเจเป็นเวลาที่ใช้โดยs Jในเซสชั่นกวดวิชา เราต้องการที่จะหาออกที่ดีที่สุดการเปลี่ยนแปลงσในการที่จะกล่าวถึงคำถาม ( Q σ ( 1 ) ... Q σ ( n ) )ดังกล่าวปริมาณT σ =ถูกย่อให้เล็กสุด
ฉันไม่สามารถออกแบบอัลกอริธึมเวลาแบบพหุนามได้หรือพิสูจน์ว่า -hardness
เราสามารถกำหนดรุ่นการตัดสินใจของปัญหา
ที่คือชุดของQ J 's
แล้วเราสามารถหาค่าต่ำสุดที่ ใช้การค้นหาแบบไบนารีในCและหาที่ดีที่สุดσใช้การกำหนดบางส่วนเพื่อσในเวลาพหุนามใช้ Oracle สำหรับT U T นอกจากนี้T U T ∈ N Pเพราะดีที่สุดσสามารถใช้เป็นใบรับรองที่เราสามารถตรวจสอบได้อย่างง่ายดายในเวลาพหุนาม
คำถามของฉัน: Is N Pสมบูรณ์หรือเราสามารถออกแบบอัลกอริทึมเวลาพหุนามมันได้หรือไม่
Sidenote: โดยวิธีการที่ผมคิดว่าคำถามนี้หลังจากที่เซสชั่นกวดวิชาที่เกิดขึ้นจริงซึ่งใน TA กล่าวถึงคำถามในการสั่งซื้อปกติเนื่องจากการที่นักเรียนหลายคนต้องรอจนกว่าจะเสร็จสิ้น
ตัวอย่าง
Let และn = 2 Q 1 = { Q 3 }และQ 2 = { Q 1 , Q 2 , Q 3 } เราจะเห็นได้ว่าดีที่สุดσ = ⟨ 3 , 1 , 2 ⟩เพราะในกรณีที่s 1ใบหลังจากที่T 1 = 1และs 2ใบหลังจากที , ผลรวมคือ 4
อย่างไรก็ตามถ้าเราอภิปรายคำถามตามลำดับ ⟨ 1 , 2 , 3 ⟩ดังนั้น s 1และ s 2ทั้งคู่ต้องรอจนถึงจุดสิ้นสุดและ t 1 = t 2 = 3ดังนั้น ผลรวมคือ 6
คุณมีอิสระที่จะแก้ปัญหากรณีทั่วไปที่แต่ละคำถาม q ฉันใช้เวลา x ฉันหน่วยเพื่อหารือ!