给定n 个城市的集合{1,2, …,n},旅行商从住地城市1出发,需要到城市2、3、…、n去推销商品,最后返回城市1,若任意两个城市间的距离已知,则该旅行商应如何选择其最佳行走路线,使得所走的路程最短?(注:TSP问题可以抽象为图模型,采用邻接矩阵作为存储结构) 输入格式: 有多组测试数据,每组数据的第一行为正整数n(2<n<10),表示n个城市,接下来n行是网图的邻接矩阵,每行按点的编号从小到大的顺序输入n个整数xj(0<=xj<=500,或者xj=9999),表示行顶点i与列顶点j之间的距离,其中9999表示两顶点没有边,即两个顶点的距离为无穷。(注:边上带权的图称为网图,权值表示两个城市的距离) 输出格式: 对于每组数据,请在一行里输出旅行商所走的最短路程,如果不存在最短路程则输出"no exist"。请给出具体代码,不用import
时间: 2024-02-25 21:58:56 浏览: 61
基于GA优化的TSP问题是指假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后
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以下是使用 Dijkstra 算法求解 TSP 问题的 Python 代码,不使用 `import`:
```python
def dijkstra(adj_matrix):
n = len(adj_matrix)
all_visited = (1 << n) - 1
dist = [[float('inf')] * n for _ in range(1 << n)]
dist[1][0] = 0
heap = [(0, 1, 0)]
while heap:
d, mask, u = heap.pop(0)
if d > dist[mask][u]:
continue
for v in range(n):
if mask & (1 << v) == 0:
new_mask = mask | (1 << v)
new_dist = d + adj_matrix[u][v]
if new_dist < dist[new_mask][v]:
dist[new_mask][v] = new_dist
heap.append((new_dist, new_mask, v))
heap.sort()
return dist
while True:
try:
n = int(input())
adj_matrix = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]
for i in range(n):
for j in range(n):
if adj_matrix[i][j] == 9999:
adj_matrix[i][j] = float('inf')
dist = dijkstra(adj_matrix)
if dist[-1][0] == float('inf'):
print('no exist')
else:
print(dist[-1][0])
except:
break
```
这个实现与之前的实现类似,但是我们使用了一个简单的堆来代替 Python 的内置堆。我们对堆进行了手动的排序,并且使用 `heap.pop(0)` 来取出堆中的第一个元素。
在这个实现中,我们定义 $dist_{S,i}$ 表示已经访问过的城市集合为 $S$,当前位于城市 $i$,并且已经返回了起点的最短路径长度。最终的答案即为 $dist_{2^n-1,0}$。
我们使用一个二维数组 `dist` 来保存结果,其中 `dist[S][i]` 表示 $dist_{S,i}$。初始时,我们将 `dist[1][0]` 设为 0,表示已经访问过起点。我们使用一个堆来维护当前未访问的点中,到起点距离最小的点。每次从堆中取出一个元素 `(d, mask, u)`,表示当前未访问的城市集合为 `mask`,当前最后访问的城市为 `u`,并且已经走过的路径长度为 `d`。我们遍历所有未访问的城市,如果走到该城市比之前更优,则更新 `dist` 数组,并将 `(new_dist, new_mask, v)` 加入堆中。最后,我们对堆进行排序,以便下次取出距离最小的元素。
由于我们最终需要访问所有城市一次并返回起点,所以我们需要访问的城市集合为 $2^n-1$,其中 $n$ 表示城市数量。如果最终的 $dist_{2^n-1,0}$ 为无穷大,则说明没有一条路径可以访问所有城市,输出 "no exist"。
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