tsp回溯法求旅行商问题

以下是使用回溯法解决旅行商问题的Python代码示例：

import sys

# 旅行商问题的回溯法解决函数
def tsp_backtracking(graph, visited, current_pos, n, count, cost, ans):
    # 如果已经访问了所有节点，则更新最小花费并返回
    if count == n:
        ans[0] = min(ans[0], cost + graph[current_pos][0])
        return

    # 遍历所有未访问的节点
    for i in range(n):
        if not visited[i]:
            visited[i] = True
            tsp_backtracking(graph, visited, i, n, count + 1, cost + graph[current_pos][i], ans)
            visited[i] = False

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 读入节点数和距离矩阵
    n = int(input())
    graph = []
    for i in range(n):
        graph.append(list(map(int, input().split())))

    # 初始化访问数组和答案数组
    visited = [False] * n
    ans = [sys.maxsize]

    # 从第一个节点开始遍历
    visited[0] = True
    tsp_backtracking(graph, visited, 0, n, 1, 0, ans)

    # 输出最小花费
    print(ans[0])

该代码使用了回溯法求解旅行商问题，其中`graph`为距离矩阵，`visited`为访问数组，`current_pos`为当前节点，`n`为节点数，`count`为已经访问的节点数，`cost`为当前花费，`ans`为答案数组。