運算問題
喺理論電腦科學上,一條
圖靈機
[編輯]圖靈機(Turing machine)係廿世紀運算理論最常分析嘅運算模型。
一部圖靈機嘅運作如下:一部圖靈機會讀取一條分做若干個格嘅帶,條帶每個格裏面都會有個符號(可以係 1 同 0 等多個款);喺每一個時間點,部圖靈機個讀取器都會位於條帶其中一格,而部機就會做以下三個基本作業當中是但一個[1][2]:
- 讀取讀取器下嗰格係乜符號;
- 編輯嗰格-寫一個新嘅符號落去或者刪除咗嗰格佢;
- 將條帶向左或者向右移一格,等個讀取器可以讀取打前嗰個格隔蘺嘅一個格。
圖靈機呢部抽象機械就噉睇好似好簡單,但查實可以計到好多嘢[3]。
例:圖靈機計加減法
想像以下嘅演算法,條帶上面有兩個數值, 同 ,兩個都用二進制表達,而兩個數之間同條帶嘅起始有個
$
做標示,即係話部機會讀嘅輸入會類似噉嘅樣[4]:
$0010$0011
(0010 喺二進制係 2,而 0011 喺二進制係 3)。再想像部圖靈機跟以下嘅演算法行[4]:
// 由 x 嗰度減 1,再加 1 落 y 嗰度,直至 x = 0 為止。 repeat until x == 0, then HALT { // 用 T2(睇下面) subtract 1 from x // 用 T1(睇下面) add 1 to y go back to the first $ }T2(將個數減 1)如下:
- 攞補充-將 1 冚唪唥變做 0,0 冚唪唥變做 1;
- 將個數加 1(睇 T1);
- 再做一次補充。
T1(將個數加 1)如下:
- 如果喺個數嘅左邊盡頭($)起始,行去個數嘅右邊盡頭;
- 由右邊開始行,將所有 1 變做 0,直至
- 將第一個 0 變成 1。
例如如果輸入係
$0010$0011
,部機行完一次段演算法之後,條帶嘅狀態就會變成$0000$0101
(0101 喺二進制入面係 5)-呢一部圖靈機曉做加減數[4]。
複雜度
[編輯]Info:旅行商問題
旅行商問題(travelling salesman problem)係一條好出名嘅難解問題。想像家陣有個
sell 士 要去做推銷,佢攞住幅地圖,知自己要去勻香港、澳門、深圳、珠海、東莞、佛山、中山同廣州等多座喺珠江周圍嘅城市,然後佢自然想搵出一條最短可能路線,條路線要達到
- 行勻嗮咁多座城市、
- 每座城市淨係經過一次、兼且
- 起點同終點係同一笪地方
呢三點。廣義化些少嘅話,旅行商問題可以當做任何
- Input:攞幅有若干粒節點嘅圖,
- Output:畀出一條最短可能嘅線,達致「去勻嗮啲節點、每粒節點淨係經過一次、起點同終點係同一點」。
呢條問題就噉望落好似好簡單,但事實表明佢係條難解問題:想像家陣用窮舉搜尋嚟解旅行商問題,將啲可能路線組合冚唪唥睇嗮佢-睇勻「香港-深圳-東莞-...」同「香港-深圳-珠海-...」... 如此類推等咁多個組合,噉做嘅時間複雜度會係
咁多,當中 係指節點嘅數量。呢個情況極冇效率(可以睇返上面大 O 符號相關嘅圖表),個 大些少已經會搞到部機做唔到「喺有限時間內出答案」;而且上面呢個情況只係最簡單嗰隻旅行商問題-如果要响現實世界解旅行商問題,部機仲起碼要考慮埋「每條路線成本都唔同」噉嘅問題,因為正常嚟講條條路嘅特性(長度同塞車嘅機率呀噉)都唔同[5]。自從廿世紀起,旅行商問題就吸引咗好多電腦科學同商學工作者嘅關注,例如一間企業會想計劃自己送貨路線嗰陣,就要面對好似旅行商問題噉嘅情況-送貨路線設計得唔好,會搞到燃料等嘅成本明顯上升[6]。
睇埋
[編輯]攷
[編輯]- ↑ 引用錯誤 無效嘅
<ref>
標籤;無文字提供畀叫做hodges2012
嘅參照 - ↑ Petzold, C. (2008). The annotated Turing: a guided tour through Alan Turing's historic paper on computability and the Turing machine. Wiley Publishing.
- ↑ 引用錯誤 無效嘅
<ref>
標籤;無文字提供畀叫做rabin2012
嘅參照 - ↑ 4.0 4.1 4.2 引用錯誤 無效嘅
<ref>
標籤;無文字提供畀叫做turingmachineadd
嘅參照 - ↑ Woeginger, G.J. (2003), "Exact Algorithms for NP-Hard Problems: A Survey", Combinatorial Optimization - Eureka, You Shrink! Lecture notes in computer science, vol. 2570, Springer, pp. 185-207.
- ↑ Ulyanov, M. V., & Fomichev, M. I. (2015). Resource characteristics of ways to organize a decision tree in the branch-and-bound method for the traveling salesmen problem. Бизнес-информатика, (4 (34)), 38-46.