Bafici Resolver. Pensar el problema. feature image Photo Credit: Patricio Moracho

Bafici Resolver. Pensar el problema.

5 mins

bafici

Continuando con esta serie dedicada al “problema BAFICI” y pensando un poco más de forma más abstracta, o más bien, si en realidad no lo pensamos demasiado, podemos verlo como un simple tema de combinaciones. O en relación con la Teoría de la complejidad computacional, podríamos hablar de un problema de tipo NP-C. Lo cierto que en este momento no tengo ningún algoritmo que pueda resolver este problema en tiempo tiempo polinómico (P). Nota: De hecho si lo tuviera, sería bastante probable que estuviera panza arriba en una playa del caribe, o mirando crecer las margaritas desde abajo.

Primero que nada, que es un problema P, NP o NP-C en las ciencias computacionales y en criollo? Solo para para poder seguir con esto y de una manera no muy académica: Un problema P es un problema que puede resolverse en tiempos y con recursos “razonables”, los problemas NP son aquellos en la que la solución del problema es la que puede verificarse en tiempos y recursos “razonables”. Un dato importante, un problema P es un subconjunto de NP, sin embargo no hay certeza que todos los NP sean P ni que no lo sean, de hecho, esto es el “santo grial” de las ciencias computacionales.

Por ejemplo:

  • Ordenar una lista de elementos es un problema de tipo P, porque existen algoritmos que resuelven esto de manera precisa y matemáticamente certera en tiempos más que razonables. Pero, asimismo es un problema NP, por que dada una solución es posible verificar eficientemente si está es válida (por ej. recorriendo la lista y viendo que cada elemento sea mayor al anterior).

  • Averiguar si en una lista de enteros hay un subconjunto de estos cuya suma de 0, es un clásico problema NP-C, no hay forma de resolverlo sin pasar por combinar todos los elementos y verificar cada caso, o sea tiempos y recursos exponenciales con relación al tamaño de la lista (claramente no es un problema P), sin embargo dado un conjunto es muy fácil saber si es una solución válida en un tiempo razonable (NP).

Cómo resolvemos entonces un problema NP como el del BAFICI?

La solución obvia: aplicando fuerza bruta. Es decir, podríamos generar todas las posibles combinaciones y verificar que cada una de las mismas sea correcta, para lo cual se deberían dar las siguientes condiciones:

  1. Todas las proyecciones de cada combinación deberían ser de distintas películas. Simplemente por que no queremos repetir películas.
  2. Ninguna de las proyecciones deberían solaparse, y además entre el inicio de una y el final de otra debería existir suficiente tiempo para trasladarse de una sala a otra.

Nota: se pueden seguir agregando condiciones, como ser:

  • Quiero ver películas pero recién a partir de las 15 horas
  • Quiero no ver más de 3 películas por día
  • No quiero cambiar de barrio
  • Etc, etc.

A los efectos del problema y de la solución por fuerza bruta, da lo mismo la cantidad de condiciones que hace que dos proyecciones sean “combinables”, siempre habrá que generar primero todas las combinaciones de proyecciones y luego recorrerlas para ir descartando aquellas que no cumplan con las condiciones. Al final nos quedarán las válidas.

Aclaración importante: tampoco sabemos a priori si todas las películas que hemos elegido se pueden ver, es decir que puedan ser combinables entre sí.

Ahora bien, cuando entran a jugar las combinaciones, entran los grandes volúmenes de datos y de tiempos de proceso. Pensemos un poco esta solución en términos matemáticos y con un ejemplo puntual:

  • Dijimos que en la edición 2014 había unas 350 películas, este número no importa tanto, porque el que verdaderamente importa es el de las películas seleccionadas, digamos que queremos ver en total unas 25
  • Cada película tiene 3 proyecciones, o sea un conjunto de 75 posibles elementos (25 x 3)

La formula para calcular las combinaciones de 25 (r) elementos sobre un universo de 75 (n) es:

Esto se lee: el factorial de , dividido el factorial de por el factorial de menos . Viene muy bien este enlace para el calculo. Con los número que manejamos en el ejemplo nos daría algo así:

En “criollo” y si no me equivoco, sería: 52.588.547.141.148.900.000, ni siquiera sé como se lee un número de semejante magnitud. Pensar solo en generar esta cantidad de combinaciones me da vértigo, ni me imagino recorrer luego cada una para verificar si es válida.

Pero además hay una complejidad extra, recuerdan que dije que es posible que las 25 películas podrían no ser “combinables”? Si esto ocurriera, bueno me gustaría al menos ver 24, y si esta cantidad no fuera posible ver 23, y así… O sea que agotado una cantidad de casos se debería volver a intentar la misma fórmula, pero con 24 (r) elementos sobre el mismo universo de 75 (n), o se

Y así seguimos hasta encontrar la solución, no continuo con los ejemplos por que me parece que se entiende la idea.

Conclusión:

La solución obvia (fuerza bruta) es la mejor, por que nos da no solo una sino todas las soluciones posibles, sin embargo es absolutamente imposible aplicarla por que el tiempo para el cálculo crece de manera exponencial al tamaño del problema (cantidad de películas).

Tengan paciencia, esto no termina todavía…


@pmoracho QR code
https://pmoracho.github.io/blog/2014/07/03/Bafici-resolver-pensar-el-problema/
03-Jul-14
BY-NC-SA 4.0 https://pmoracho.github.io/disclosure
https://pmoracho.github.io/blog/2014/07/03/Bafici-resolver-pensar-el-problema/