【问题描述】某售货员要到若干城市去推销商品，各城市之间的距离为已知. 他要选定一条从驻地出发经过所有城市最后回到驻地的周游路线，使得总的路程最短. 【输入形式】第一行输入无向图的顶点个数及边数。第二行开始输入顶点之间的边的长度(顶点i 顶点j ij边长度） 【输出形式】最短路程值

这是一个经典的旅行商问题，可以使用动态规划和回溯法来解决。以下是使用动态规划的方法：

1. 定义状态：设f(S,i)表示从起点出发经过集合S中的所有点，最后到达i点的最短路径长度。

2. 状态转移方程：f(S,i)=min{f(S-{i},j)+dist(j,i)}，其中dist(j,i)表示j点到i点的距离。

3. 最终结果：要求的答案就是f({1,2,...,n},1)，其中n为城市的数量。

下面是使用Python实现的代码：

import sys

# 读入城市数量和距离矩阵
n, m = map(int, input().split())
dist = [[sys.maxsize] * n for _ in range(n)]
for i in range(m):
    a, b, d = map(int, input().split())
    dist[a-1][b-1] = dist[b-1][a-1] = d

# 动态规划求解
f = [[sys.maxsize] * n for _ in range(1 << n)]
f[1][0] = 0
for i in range(1, 1 << n):
    for j in range(n):
        if i & (1 << j):
            for k in range(n):
                if k != j and i & (1 << k):
                    f[i][j] = min(f[i][j], f[i ^ (1 << j)][k] + dist[k][j])

# 输出结果
ans = sys.maxsize
for i in range(1, n):
    ans = min(ans, f[(1 << n) - 1][i] + dist[i][0])
print(ans)

该算法的时间复杂度为O(n^2 * 2^n)，在城市数量较小的情况下可以接受。