Teoría de la complejidad computacional: clases de complejidad y problemas NP-completos

Escrito por Ben Reina

Tecnólogo y apasionado por la ciencia

La teoría de la complejidad computacional es una rama de la informática teórica que estudia la complejidad de los problemas algorítmicos. En otras palabras, se enfoca en entender cuánto tiempo y recursos computacionales se necesitan para resolver un determinado problema. La complejidad de un problema se mide en términos de la cantidad de recursos necesarios para resolverlo y se expresa en términos de la entrada del problema.

¿Qué son las clases de complejidad?

Las clases de complejidad son una forma de clasificar los problemas según su dificultad y la cantidad de recursos que se necesitan para resolverlos. En general, se dividen en tres categorías principales: P, NP y NP-completos.

La clase P está formada por problemas que se pueden resolver en tiempo polinómico, es decir, en un tiempo que está acotado por una función polinómica del tamaño de la entrada del problema. Por ejemplo, el problema de ordenar una lista de n elementos se puede resolver en tiempo O(n^2) mediante el algoritmo de ordenación de burbuja. Otro ejemplo es el problema de encontrar el camino más corto entre dos nodos en un grafo, que se puede resolver en tiempo O(n^3) mediante el algoritmo de Floyd-Warshall.

¿Qué son los problemas NP?

La clase NP está formada por problemas que se pueden verificar en tiempo polinómico, pero no necesariamente se pueden resolver en tiempo polinómico. En otras palabras, si se tiene una solución para un problema en NP, se puede verificar su validez en tiempo polinómico. Sin embargo, no se sabe si existe un algoritmo que permita encontrar una solución en tiempo polinómico.

Un ejemplo de problema NP es el problema del viajante de comercio (TSP, por sus siglas en inglés), que consiste en encontrar el camino más corto que recorra todas las ciudades de una lista dada. Este problema es fácil de verificar si se tiene una solución, pero encontrar la solución óptima es un problema complejo que no se puede resolver en tiempo polinómico.

¿Qué son los problemas NP-completos?

La clase NP-completo está formada por problemas que se pueden reducir a cualquier otro problema en NP en tiempo polinómico. En otras palabras, si se encuentra un algoritmo para resolver un problema NP-completo en tiempo polinómico, se habría encontrado un algoritmo para resolver todos los problemas en NP en tiempo polinómico.

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Un ejemplo de problema NP-completo es el problema de la mochila (KP, por sus siglas en inglés), que consiste en encontrar la combinación de objetos de una lista que maximiza el valor total sin exceder una capacidad máxima dada. Este problema es difícil de resolver en tiempo polinómico, pero se puede reducir a otros problemas NP-completos como el TSP.

¿Por qué son importantes las clases de complejidad?

Las clases de complejidad son importantes porque nos permiten entender la complejidad de los problemas y nos ayudan a clasificarlos según su dificultad y la cantidad de recursos que se necesitan para resolverlos. Esto es especialmente importante en la optimización de algoritmos y en la identificación de problemas que son intratables en términos de tiempo de ejecución.

Por ejemplo, si se tiene un problema que se sabe que es NP-completo, se puede asumir que no existe un algoritmo eficiente para resolverlo en tiempo polinómico. En cambio, si se tiene un problema que se sabe que está en la clase P, se puede buscar un algoritmo que lo resuelva de manera eficiente.

¿Cómo se identifican los problemas NP-completos?

La identificación de problemas NP-completos es un proceso que se basa en la reducción de un problema conocido como NP-completo a un problema desconocido. Si se puede demostrar que el problema desconocido es NP-completo, entonces se sabe que es un problema difícil de resolver en tiempo polinómico.

Una forma común de identificar problemas NP-completos es mediante la reducción de un problema conocido como SAT (satisfacibilidad booleana), que es un problema NP-completo bien conocido. La reducción de SAT a un problema desconocido demuestra que el problema desconocido es NP-completo.