正确描述TSP问题与哈密顿问题的是( )。

TSP问题和哈密顿问题都是NP完全问题，但是它们的问题定义和求解方式是不同的。

TSP问题（Traveling Salesman Problem）是在给定的一系列城市和每对城市之间的距离下，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短路径问题。该问题是一个组合优化问题，也是一个NP完全问题，暴力求解时间复杂度为O(n!)，因此需要使用启发式算法等高效的求解方法。

哈密顿问题（Hamiltonian Cycle Problem）是在给定的无向图中，是否存在一条包含所有顶点的简单回路。该问题本质上是TSP问题的一种特殊情况，同样是一个NP完全问题，目前也没有高效的解法。

因此，正确描述TSP问题和哈密顿问题的是：它们都是NP完全问题，但是TSP问题是求解最短路径问题，而哈密顿问题是求解是否存在一条包含所有顶点的简单回路问题。

相关问题

TSP问题的数学模型描述

TSP问题是旅行商问题，它的数学模型描述如下：

假设有一个旅行商要拜访n个城市，他必须从起点出发，经过所有的城市恰好一次，最后回到起点。每个城市之间的距离或者旅行时间用一个正实数表示，这些数构成一个n*n的矩阵D，其中D(i,j)表示旅行商从城市i到城市j的距离或者旅行时间。TSP问题的目标是找到一条路径，使得旅行商的总路程或者旅行时间最小。该问题可以用图论中的有权完全图来描述，图中每个节点表示一个城市，节点之间的边表示两个城市之间的距离或者旅行时间。

什么是旅行商问题（TSP）？

旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，它的目标是找到一条最短路径，使得旅行商可以从一个城市出发，经过所有其他城市恰好一次，最后回到起始城市。TSP可以用于描述旅行商在多个城市之间寻找最短路径的问题。

TSP的形式化定义如下：给定一组城市和它们之间的距离或成本，找到一条最短路径，使得旅行商可以从一个城市出发，经过所有其他城市恰好一次，最后回到起始城市。

TSP是一个NP-hard问题，意味着在一般情况下很难找到一个高效的算法来解决它。目前已经提出了许多启发式算法和近似算法来解决TSP，例如贪婪算法、遗传算法、模拟退火算法等。