- •Глава 1
- •§ 1. Затраты алгоритма для данного входа, алгебраическая сложность
- •§ 1. Затраты алгоритма для данного входа
- •§ 1. Затраты алгоритма для данного входа
- •§ 1. Затраты алгоритма для данного входа
- •§ 1. Затраты алгоритма для данного входа
- •§ 2. Асимптотические оценки (формализм)
- •§ 2. Асимптотические оценки (формализм)
- •§ 2. Асимптотические оценки (формализм)
- •§ 3. Асимптотические оценки (два примера) 23
- •§ 3. Асимптотические оценки (два примера)
- •§ 3. Асимптотические оценки (два примера)
- •§ 3. Асимптотические оценки (два примера)
- •§ 3. Асимптотические оценки (два примера)
- •§ 4. Длина числа как возможный размер входа
- •§ 4. Длина числа как возможный размер входа
- •§ 4. Длина числа как возможный размер входа
- •§ 4. Длина числа как возможный размер входа
- •Глава 2
- •§ 5. Понятие сложности в среднем
- •§ 5. Понятие сложности в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 5. Понятие сложности в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 6. Сортировка и конечные вероятностные пространства.
- •§ 6. Сортировка и конечные вероятностные пространства 47
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 6. Сортировка и конечные вероятностные пространства 49
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 6. Сортировка и конечные вероятностные пространства 51
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 7. Пример медленного роста сложности в среднем
- •§ 7. Пример медленного роста сложности в среднем в сравнении со сложностью в худшем случае
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 7. Пример медленного роста сложности в среднем 55
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 7. Пример медленного роста сложности в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 8. Функция затрат рандомизированного алгоритма
- •§ 8. Функция затрат рандомизированного алгоритма
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 8. Функция затрат рандомизированного алгоритма
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •§ 8. Функция затрат рандомизированного алгоритма
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •Глава 2. Сложность в среднем
- •Глава 3
- •§ 9. Функции, убывающие по ходу выполнения алгоритма
- •§ 9. Функции, убывающие по ходу выполнения алгоритма 75
- •§ 9. Функции, убывающие по ходу выполнения алгоритма 77
- •§ 9. Функции, убывающие по ходу выполнения алгоритма 79
- •§ 9. Функции, убывающие по ходу выполнения алгоритма 81
- •§ 10. Качество оценок
- •§ 10. Качество оценок
- •§ 10. Качество оценок
- •§ 10. Качество оценок
- •§ 11. Завершимостъ работы алгоритма
- •§ 11. Завершимость работы алгоритма
- •§ 11. Завершимостъ работы алгоритма
- •§ 11. Завершимостъ работы алгоритма
- •§ 12. Вложенные циклы (дополнительные примеры)
- •§ 12. Вложенные циклы (дополнительные примеры)
- •§ 13. Нецелые размеры входа и непрерывные оценочные функции 97
- •§ 13. Нецелые размеры входа и непрерывные оценочные функции
- •§ 13. Нецелые размеры входа и непрерывные оценочные функции 99
- •Глава 4
- •§ 14. Понятие нижней границы сложности
- •§ 14. Понятие нижней границы сложности
- •§ 15. Оптимальные алгоритмы
- •§ 15. Оптимальные алгоритмы
- •§ 15. Оптимальные алгоритмы
- •§ 15. Оптимальные алгоритмы
- •§ 16. Асимптотические нижние границы. Алгоритм, оптимальный по порядку сложности
- •§ 16. Асимптотические нижние границы
- •§ 16. Асимптотические нижние границы
- •§ 17. Нижняя граница сложности в среднем
- •§ 17. Нижняя граница сложности в среднем
- •§ 17. Нижняя граница сложности в среднем
- •§ 17. Нижняя граница сложности в среднем
- •§ 17. Нижняя граница сложности в среднем 125
- •§ 18. Нижние границы сложности рандомизированных алгоритмов. Принцип Яо
- •§18. Нижние границы сложности рандомизированных алгоритмов 127
- •Глава 5
- •§ 19. Битовые операции
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 19. Битовые операции
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 20. Наивная арифметика: умножение
- •§ 20. Наивная арифметика: умножение
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 20. Наивная арифметика: умножение
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 21. Наивная арифметика: деление с остатком
- •§ 21. Наивная арифметика: деление с остатком
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 21. Наивная арифметика: деление с остатком
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 22. Модулярная арифметика
- •§ 22. Модулярная арифметика
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 22. Модулярная арифметика
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 22. Модулярная арифметика
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 23. Булева арифметика
- •§ 23. Булева арифметика
- •Глава 5. Битовая сложность
- •§ 23. Булева арифметика
- •Глава 5. Битовая сложность
- •Глава 5. Битовая сложность
- •Глава 6
- •§ 24. Простейшие рекуррентные уравнения
- •§ 24. Простейшие рекуррентные уравнения
- •§ 24. Простейшие рекуррентные уравнения
- •§ 25. Об одном классе нелинейных рекуррентных соотношений 163
- •§ 25. Об одном классе нелинейных рекуррентных соотношений
- •§ 25. Об одном классе нелинейных рекуррентных соотношений 165
- •§ 25. Об одном классе нелинейных рекуррентных соотношений 167
- •§26. Асимптотические оценки решений рекуррентных неравенств 169
- •§ 26. Асимптотические оценки решений рекуррентных неравенств
- •§ 26. Асимптотические оценки решений рекуррентных неравенств 171
- •§ 27. Добавление нулей
- •§ 27. Добавление нулей 173
- •§ 27. Добавление нулей 175
- •§ 27. Добавление нулей
- •§ 27. Добавление нулей 179
- •Глава 7 Сводимость
- •§ 28. Линейная сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 28. Линейная сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 28. Линейная сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 29. Линейная сводимость и нижние границы сложности
- •§ 29. Линейная сводимость и нижние границы сложности 191
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 29. Линейная сводимость и нижние границы сложности 193
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 30. Классы PиNp
- •§ 30. Классы р и np
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 30. Классы PuNp
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 30. Классы PuNp
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 31. Существование задач распознавания, не принадлежащих р 201
- •§ 31. Существование задач распознавания, не принадлежащих р. Связь моделей мт и рам
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 31. Существование задач распознавания, не принадлежащих р 203
- •Глава 7. Сводимость
- •§ 32. Полиномиальная сводимость. Np-полные задачи
- •§ 32. Полиномиальная сводимость. Np-полные задачи
- •Глава 7. Сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •Глава 7. Сводимость
- •Глава 1. Сложности алгоритмов как функции числовых аргументов. Сложность в худшем случае
- •119002, Москва, Большой Власьевский пер., 11. Тел. (499) 241-74-83
Глава 7. Сводимость
У
>i
Рис. 23. Сведение сортировки чисел xt,x2, ■■■,хп, отмеченных на оси абсцисс, к построению выпуклой оболочки точек (хих*), {х2,х\),..., {хп,х2п).
может быть меньше чем п. Таким образом, каждому алгоритму А построения выпуклой оболочки мы сопоставляем алгоритм сортировки со сложностью 0{ТА{п)). Следовательно, задача сортировки вещественных чисел с помощью арифметических операций и сравнений линейно сводится к задаче построения выпуклой оболочки.
Из результатов § 14 следует, что любая сортировка с помощью сравнений массивов длины п имеет сложность не менее log2 п\. Но при построении выпуклой оболочки используются как сравнения, так и арифметические операции. Можно ли, привлекая помимо операций сравнения еще и арифметические операции, предложить алгоритм сортировки массивов вещественных чисел, сложность которого по числу сравнений была бы меньше, чем log2 п\, пусть даже при том, что потребовалось бы очень большое число арифметических операций? Ниже мы обосновываем отрицательный ответ на этот вопрос.
Дополнительное использование четырех арифметических операций означает, что сравниваться могут не только числа хъх2, ■■■,хп, заданные изначально, но и значения рациональных функций от этих чисел. В качестве знаков сравнения могут использоваться
<, >, =, фу ^, ;>.
Каждая рациональная функция F{хъ х2, ■ ■ ■, хп) записывается как отношение двух полиномов
р(х1,х2,...,хп)
(29.1)
q(x1,x2,...,xn)
F(x1,x2,...,xn)
§ 29. Линейная сводимость и нижние границы сложности 193
(в этом параграфе мы рассматриваем рациональные функции и полиномы с вещественными коэффициентами). Каждый полином f ( x 1, x2,..., xn) можно рассматривать как рациональную функцию
f(x1,x2,...,xn) 1 .
Предполагается, что если алгоритм предписывает сравнение, в котором участвует значение рациональной функции (29.1), то ее знаменатель q(x1,x2, ...,xn) не обращается в 0 при рассматриваемых значениях x 1,x2, ...,xn. Неравенство F1(x1,x2,...,xn)<F2(x1,x2,...,xn) равносильно, очевидно, неравенству F( x 1,x2, ...,xn) <0, где
F(x1,x2,...,xn)=F1(x1,x2,...,xn)-F2(x1,x2,...,xn).
То же самое для сравнений со знаками >, =, ф, ^, ^.
Далее будут использоваться два свойства рациональных функций:
(R1) Множество точек (x1,x2,...,xn)еГ, для которых данная рациональная функция (29.1) неопределена или равна нулю, является замкнутым; в свою очередь, те точки, в которых эта функция определена и имеет значение большее (меньшее) нуля, образуют открытое множество. Это следует из того, что рациональная функция непрерывна на своем множестве определения.
(R2) Если рациональная функция (29.1) определена и равна нулю всюду на некотором непустом открытом подмножестве множества Жn, то ее числитель p( x 1, x2, ...,xn) является нулевым полиномом (см. задачу 147).
Предложение 29.1. Функция f(n) = [log2 n!] является нижней границей сложности по числу сравнений алгоритмов сортировки массивов длины n попарно различных вещественных чисел c помощью сравнений и четырех арифметических операций.
Доказательство.г Каждой из перестановок a = (a1, a2, ...,an)еПn сопоставим сектор Sa — подмножество пространства Жn такое, что ( x 1,x2, ...,xn) eSa, если и только если числа x 1,x2, ...,xn попарно различны и их относительный порядок совпадает с относительным порядком чисел a1,a2, ...,an. Любой сектор является открытым множеством в Жn. Каждому массиву вещественных чисел с попарно различными элементами x 1,x2, ...,xn соответствует точка некоторого
!Идея элементарного доказательства сообщена автору С.П.Поляковым. Наиболее раннее (довольно трудное для понимания) доказательство было опубликовано H. Фридманом в [49].
194