컴퓨터 과학 분야에서 오랫동안 '사실상 해결 불가능한 문제'로 여겨져 온 NP-난제(NP-hard problem)에 대한 통념이 실제와 다르다는 흥미로운 주장이 나왔습니다. 많은 개발자와 학부생들이 NP-난제를 '이론적으로는 풀 수 있지만, 실용적으로는 너무 비싸서 좋은 알고리즘이 존재하지 않는 문제'로 인식하고 있지만, 이는 과장된 비관론이라는 것입니다.
저자는 패키지 관리자의 의존성 해결, 타입 검사, 스케줄링, 외판원 문제(Traveling Salesman Problem), 불 만족 문제(Boolean Satisfiability, SAT) 등을 대표적인 NP-난제로 꼽으며 실제 사례를 들어 반박합니다. 예를 들어, 패키지 설치나 타입 검사 시 최악의 경우가 발생하는 일은 거의 없으며, 스케줄링이나 외판원 문제 같은 최적화 문제도 휴리스틱(heuristics)뿐만 아니라 합리적인 시간 내에 최적의 해를 찾는 도구들이 발전했다고 설명합니다. 특히 SAT 문제의 경우, 1991년부터 2015년까지 알고리즘 속도가 하드웨어 발전 속도를 훨씬 뛰어넘어 4,500억 배 빨라졌으며, 아마존(Amazon)은 매일 10억 건의 SMT(SAT보다 더 어려운 문제)를 해결하고 있을 정도로 실용적으로 활용되고 있습니다.
이러한 주장은 NP-난제에 대한 막연한 두려움을 버리고, 실제 문제 해결에 있어 보다 실용적이고 낙관적인 접근이 필요하다는 점을 시사합니다. 이론적인 최악의 시나리오가 현실에서 거의 발생하지 않거나, 발생하더라도 타임아웃(timeout) 처리 등 현실적인 대응책을 마련할 수 있다는 것입니다. 이는 컴퓨터 과학 분야의 연구자들이나 개발자들이 NP-난제에 직면했을 때, 단순히 '불가능하다'고 단정하기보다는 문제의 특성을 깊이 이해하고 새로운 알고리즘적 접근을 모색할 동기를 부여할 수 있습니다.