旅行商问题python伪代码

旅行商问题是一个典型的组合优化问题，指的是在有向带权图中给定起点，求一条简单回路，使得经过每个结点恰好一次，且回路的长度最小。

下面是一个求解旅行商问题的Python伪代码：

# 旅行商问题求解函数
def tsp(graph):
    n = len(graph)
    # 初始化动态规划数组
    dp = [[float('inf')]*n for _ in range(1<<n)]
    dp[1][0] = 0
    # 动态规划求解
    for s in range(1<<n):
        for i in range(n):
            if s&(1<<i):
                for j in range(n):
                    if i != j and s&(1<<j):
                        dp[s][i] = min(dp[s][i], dp[s^(1<<i)][j] + graph[j][i])
    # 回路最小值
    min_length = float('inf')
    for i in range(1, n):
        min_length = min(min_length, dp[(1<<n)-1][i] + graph[i][0])
    return min_length

在这个代码中，我们定义了一个`tsp`函数来求解旅行商问题。具体来说，我们首先初始化一个`dp`数组，表示当前集合状态`s`中已经经过结点`i`的最小权值和。然后，我们使用动态规划的思想，对所有子集状态求解最小权值和。最后，我们枚举所有结点作为回路的终点，计算总权值和，并返回最小值。

在测试中，我们需要构造一个带权有向图，并调用`tsp`函数进行求解。