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P2 No-Rainbow Problem and the Surjective Constraint Satisfaction Problem

No-Rainbow 问题与满射约束满足问题
LICS 2021 36th Annual ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science (LICS)2021匹配度 0/10 · 该论文研究约束满足问题(SCSP/No-Rainbow Problem)的复杂度分类与多项式归约,属于纯理论计算复杂性方向;用户关注的是静态分析、LLM/Agent 与程序分析(浮点、贝叶斯)的交叉,以及工具落地和 benchmark,与该论文没有直接或间接交集。引用 4 inbox
Dmitriy Zhuk
crossref: 2026-09-12

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一句话:证明 No-Rainbow Problem 是 NP 难的,并推翻 SCSP 与带常量 CSP 复杂度等价的猜想。

本文研究满射约束满足问题(SCSP):判定在给定约束下是否存在包含域中所有元素的满射赋值。论文证明其中最著名的 No-Rainbow Problem 是 NP 难。此外,作者通过反例否定了一个猜想:同一约束语言 Γ 上的 SCSP 与带常量的 CSP 在多项式时间归约下具有相同计算复杂度。该反例还表明,SCSP 的复杂度不能仅由约束语言的多态(polymorphisms)刻画。

问题
SCSP 的判定与复杂度分类问题,具体关注 No-Rainbow Problem 的复杂度,以及 SCSP 与带常量 CSP 的复杂度关系。
方法
通过构造反例并给出 No-Rainbow Problem 的 NP 难性证明,同时分析多态无法描述 SCSP 复杂度。
评估
理论证明与反例构造,不涉及实验评估。
原文摘要(Abstract)

The Surjective Constraint Satisfaction Problem (SCSP) is the problem of deciding whether there exists a surjective assignment to a set of variables subject to some specified constraints, where a surjective assignment is an assignment containing all elements of the domain. In this paper we show that the most famous SCSP, called No-Rainbow Problem, is NP-Hard. Additionally, we disprove the conjecture saying that the SCSP over a constraint language Γ and the CSP over the same language with constants have the same computational complexity up to poly-time reductions. Our counter-example also shows that the complexity of the SCSP cannot be described in terms of polymorphisms of the constraint language.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot6247,
  title = {No-Rainbow Problem and the Surjective Constraint Satisfaction Problem},
  author = {Dmitriy Zhuk},
  booktitle = {LICS},
  year = {2021},
  doi = {10.1109/lics52264.2021.9470632}
}