क्या सबसे लंबी राह की समस्या सबसे लंबी पथ समस्या से आसान है?


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सबसे लंबी पथ समस्या एनपी-हार्ड है। (विशिष्ट?) प्रमाण हैमिल्टनियन पथ समस्या (जो कि एनपी-पूर्ण है) की कमी पर निर्भर करता है। ध्यान दें कि यहाँ पथ को सरल (नोड-) लिया गया है। अर्थात्, मार्ग में एक बार से अधिक कोई शीर्ष नहीं हो सकता है। जाहिर है कि यह इस तरह से भी सरल है (कोई भी बढ़त पथ में एक से अधिक बार नहीं होगी)।

तो क्या हुआ अगर हम एक (नोड-) सरल पथ खोजने की आवश्यकता को छोड़ देते हैं और एक किनारे-सरल पथ (निशान) को खोजने के लिए चिपके रहते हैं। पहली नज़र में, चूंकि एयूरिलियन ट्रेल को ढूंढना हैमिल्टन के रास्ते को खोजने की तुलना में बहुत आसान है, इसलिए किसी को कुछ उम्मीद हो सकती है कि सबसे लंबा रास्ता खोजना सबसे आसान रास्ता होगा। हालाँकि, मुझे यह साबित करने वाला कोई भी संदर्भ नहीं मिल रहा है, अकेले एक एल्गोरिदम प्रदान करता है।

ध्यान दें कि मुझे यहाँ किए गए तर्क के बारे में पता है: /programming/8368547/how-to-find-the-longest-heaviest-trail-in-an-undirected-weighted-gay हालाँकि, तर्क अपने वर्तमान रूप में त्रुटिपूर्ण लगता है, क्योंकि यह मूल रूप से दिखाता है कि आप नोड-सरल मामले को एक अलग ग्राफ पर हल करके किनारे-सरल मामले को हल कर सकते हैं (इसलिए कमी चारों ओर गलत तरीका है)। यह स्पष्ट नहीं है कि कमी को दूसरे तरीके से भी काम करने के लिए आसानी से बदला जा सकता है। (फिर भी, यह दर्शाता है कि बहुत कम से कम सबसे लंबी ट्रेल्स समस्या सबसे लंबे रास्तों की समस्या से कठिन नहीं है।)

तो क्या सबसे लंबे ट्रेल्स (बढ़त-सरल पथ) खोजने के लिए कोई ज्ञात परिणाम हैं? जटिलता (वर्ग)? (कुशल) एल्गोरिथ्म?


यह ठीक वैसी ही समस्या नहीं है, लेकिन न्यूनतम यूरालियन एक्सटेंशन समस्या पर एक नज़र डालें जो काफी समान है।
आरबी

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शायद मैं इस सवाल को अच्छी तरह से समझ नहीं पाया, लेकिन हैमिल्टन का रास्ता क्यूबिक ग्राफ पर भी एनपी-पूर्ण है, क्योंकि नोड के प्रत्येक ट्रैवर्सल को दो किनारों की आवश्यकता होती है, नोड से दो बार पुन: उपयोग करने का कोई तरीका नहीं है, भले ही हम नोड से स्थिति को आराम करते हों किनारे-सरल रास्तों के लिए पथ; इसलिए हैमिल्टनियन पथ समस्या एनपी-पूर्ण बनी हुई है।
मार्जियो डी बियासी

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@Bangye: ठीक है, लेकिन क्यूबिक ग्राफ़ में यदि एक नोड को एक बार ट्रेस किया जाता है, तो 2 किनारों का उपयोग किया जाना चाहिए ... और नोड को फिर से ट्रैवर्स नहीं किया जा सकता है (क्योंकि केवल एक अनट्रैक्ड एज है)। क्यूबिक ग्राफ़ में नोड्स को "दोहराया" नहीं जा सकता है (निशान के अंतिम किनारे को छोड़कर जो पहले से ही क्षतिग्रस्त नोड के लिए घटना हो सकती है)
Marzio De Biasi

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यहां संदर्भ है: एए बर्टोसी, एज हैमिल्टनियन पथ समस्या एनपी-पूर्ण, सूचना प्रक्रिया-आईएनजी पत्र, 13 (1981) 157-159 है।
लैमिन

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@Lamine: स्पष्टीकरण के लिए धन्यवाद। मुझे नहीं लगता कि आपको अपनी टिप्पणियों को हटाना होगा क्योंकि पहले एक समान विचार के साथ आना बहुत स्वाभाविक होगा और यह काम नहीं करना वास्तव में उपयोगी है।
योटा ओटाची

जवाबों:


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ऊपर की टिप्पणियों से: हैमिल्टनियन चक्र की समस्या अधिकतम डिग्री 3 [1] के साथ ग्रिड ग्राफ़ में भी एनपी-पूर्ण बनी हुई है, लेकिन इन ग्राफ़ों में प्रत्येक नोड के प्रत्येक ट्रैवर्स को दो किनारों की आवश्यकता होती है और अधिकतम एक किनारे अप्रयुक्त रहता है, इसलिए एक नोड नहीं हो सकता है एक यूलरियन मार्ग से दो बार पार किया गया।

G=(V,E)|V|

uV=V{u,u}E=E{(u,u),(u,u)}|V|=|V|+2u,u

[१] क्रिस्टोस एच पापादिमित्रिउ, उमेश वी वाज़िरानी, ​​यात्रा विक्रेता समस्या से संबंधित दो ज्यामितीय समस्याओं पर, जर्नल ऑफ़ अल्गोरिद्म, खंड ५, अंक २, जून १ ९ Pages४, पृष्ठ २३१-२४६, आईएसबीएन ०१ ९६-६7474४


मुझे यह शादी करने में थोड़ी परेशानी हो रही है, साथ ही कुछ अन्य टिप्पणियों से, एक यूलरियन ट्रेल को खोजने में आसानी होती है। या यह महत्वपूर्ण बिंदु है कि (आपके उदाहरण से चिपके हुए) यह तय करना कि लंबाई का "यूलरियन" निशान है या नहींयह तय करने से ज्यादा आसान है कि लंबाई का निशान है या नहीं? यह निश्चित रूप से मेरे लिए थोड़ा आश्चर्यचकित करने वाला होगा, लेकिन निश्चित रूप से दिलचस्प होगा। |E||V|
जैस्पर

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घन रेखांकन में आप सुनिश्चित हैं कि लंबाई का निशान नहीं है, वास्तव में सभी किनारों पर विषम डिग्री 3 ( जटिलता) है। तो लंबाई का निशान खोजने की समस्याएं(अतिरिक्त चाल के साथ ) कठिन है (NPC); अनौपचारिक रूप से: प्रत्येक नोड के लिए किनारों के तीन जोड़े होते हैं जिनका उपयोग ट्रेल को बुद करने के लिए किया जा सकता है, और जब तक आप बाकी ट्रेल का निर्माण नहीं करते हैं, तब तक आप एक विकल्प के "प्रभाव" को नहीं जानते हैं। एक सामान्य ग्राफ में यूलरियन पथ की गणना करना आसान है क्योंकि हर कदम पर आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आप शुरुआती नोड पर "वापस लौट सकते हैं" (फ्लेरी के एल्गोरिदम देखें)। |E|O(1)|V|u,u
मार्जियो डी बियासी
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