加权集合覆盖问题的加权分治算法

加权分治技术是一种用于算法分析和设计的新方法,该技术通过对处理对象按不同重要程度而赋予不同的权值来更加精确的描述算法分支子问题规模的大小,从而降低算法的时间复杂度.分支降阶技术是广泛用于求解组合优化领域难题的技术之一,该技术的核心思想是将原问题分支成若干个子问题,并用递归来求解这些子问题.加权集合覆盖问题是一个典型的NP难题,利用加权分治技术对集合覆盖问题进行研究,给出了一个精确算法,降低了算法的时间复杂度.在进行算法处理之前,将问题转换成二分图,并提出相应的降阶规则,将原问题的规模进行了缩小,在此基础上运用加权分治技术来分析其算法的复杂度.研究表明运用加权分治技术能够得到较传统算法更精确的时间复杂度.

Perfect Code问题的加权分治算法

加权分治技术是算法设计和分析中的一种新技术,该技术通过对处理对象设置不同的权值来更加精确的描述分支子问题规模的大小,其目的是得到最坏情况下时间复杂度更好的精确算法.Perfect Code问题是一典型的NP难题,基于分支降阶技术为其设计一个快速递归算法;同时使用加权分治技术对算法加以分析,得到一个时间复杂度为O(1.3248np(n))的精确算法,其中p(n)为问题中结点个数n的多项式函数,对比分析表明该时间复杂度低于采用传统方法得到的时间复杂度.

最小顶点覆盖问题的加权分治算法

最小顶点覆盖问题是组合优化中经典NP—Hard问题之一，其在实际问题中有着广泛的应用。加权分治技术是算法设计和复杂性分析中的新技术，该技术主要用于对分支降阶的递归算法进行复杂性分析，其核心思想可以理解为依据问题不同的特征设置一组相应的权值，以求降低该算法最坏情况下的时间复杂度。本文依据加权分治技术设计出一个分支降阶递归算法来求解最小顶点覆盖问题，并通过加权分治技术分析得出该算法的时间复杂度为O（1．255n），优于常规分析下的时间复杂度O（1．325n）。本文中的结果表明运用上述方法降低算法的时间复杂度是非常有效的。

删除顶点生成二分图问题的精确算法

分支降阶是目前广泛用于设计精确算法求解NP-Hard问题的技术之一,该技术主要通过快速降阶、分支及递归求解原问题及其子问题.为了降低分支降阶算法的时间复杂度,一方面可以增加降阶规则、改变算法的设计思想;另一方面可以运用更精确的时间复杂度分析方法分析算法.本文针对删除最少顶点生成二分图问题,首先运用常规枚举方法得到一个时间复杂度为O(3n)的算法;然后通过增加降阶规则、改善算法设计和运用加权分治技术分析算法等方法,最终得到一个时间复杂度为O(1.8157n)的精确算法.本文中的结果表明运用上述方法降低算法的时间复杂度是非常有效的.

加权最小顶点覆盖的加权分治算法

加权分治技术是算法设计和分析中的一种新技术,该技术通过对处理对象设置不同的权值来更加精确的描述分支子问题规模的大小,其目的是得到最坏情况下时间复杂性更好的精确算法.加权最小顶点覆盖问题是一典型的NP难题,基于分支降阶技术为其设计一个快速递归算法;同时使用加权分治技术对算法加以分析,得到一个时间复杂性为O(1.3482np(n))的精确算法,其中p(n)为问题中结点个数n的多项式函数,对比分析表明该时间复杂性低于采用传统方法得到的时间复杂性.