贪心算法解决tsp问题c++

贪心算法可以用来解决TSP问题，但是它并不能保证得到全局最优解。

在TSP问题中，贪心算法的一种实现方式是选择一个起点城市，然后每次从当前城市出发，选择下一个最近的未访问过的城市进行访问，直到所有城市都被访问过，最后回到起点城市。

这个算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是城市的数量。但是，这个算法得到的结果通常不是最优解，因为它只考虑了当前最优的选择，而没有考虑全局最优的选择。

因此，如果要得到TSP问题的全局最优解，需要使用更复杂的算法，如动态规划、分支定界等。

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用c++写一个贪心算法解决TSP问题

好的，关于TSP问题就是旅行商问题，要求在有n个城市的情况下，旅行商要走遍所有城市一次，且总路径最小。贪心算法是一种不断做出当前最优选择的算法，可以用来解决TSP问题。下面是用C语言实现TSP问题的贪心算法：

#include <stdio.h>

#define MAX_N 100 // 城市数最大值
#define INF 1e9 // 无穷大

int n; // 城市数
int d[MAX_N][MAX_N]; // 距离数组
int visited[MAX_N]; // 记录是否已经访问过

int tsp(int v)
{
int i, u, min, next;

visited[v] = 1; // 标记已经访问过

min = INF;
next = -1;

for(i = 0; i < n; i++)
{
if(!visited[i]) // 如果还没访问过
{
if(d[v][i] < min) // 找到距离最小的城市
{
min = d[v][i];
next = i;
}
}
}

if(next == -1) // 如果已经遍历完所有城市
{
next = 0; // 回到起点
min = d[v][next]; // 计算回到起点的距离
}

u = tsp(next); // 递归求解下一个城市

return min + u; // 返回总距离
}

int main(void)
{
int i, j, ans;

scanf("%d", &n);

for(i = 0; i < n; i++)
{
visited[i] = 0; // 初始化所有城市都没访问过

for(j = 0; j < n; j++)
{
scanf("%d", &d[i][j]); // 输入距离数组
}
}

ans = tsp(0); // 起点从城市0开始

printf("%d\n", ans); // 输出总距离

return 0;
}

注意：这只是TSP问题的一种简单实现方式，实际上还有很多其他的解法和优化方法。

贪心算法TSP问题c++

以下是使用贪心算法解决TSP问题的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int MAXN = 20;
int n, ans = 0x3f3f3f3f;
int g[MAXN][MAXN];

void dfs(int u, int d, int vis[]) {
    if (d >= ans) return; // 剪枝
    if (u == n) {
        ans = d;
        return;
    }
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        if (!vis[i]) {
            vis[i] = 1;
            dfs(u + 1, d + g[u][i], vis);
            vis[i] = 0;
        }
    }
}

int main() {
    cin >> n;
    int vis[MAXN] = {0};
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            cin >> g[i][j];
        }
    }
    dfs(1, 0, vis);
    cout << ans << endl;
    return 0;
}

该代码使用了深度优先搜索（DFS）实现贪心算法，其中`g`数组存储了城市之间的距离，`vis`数组用于标记城市是否已经被访问过，`ans`变量用于记录最小路径成本。在搜索过程中，每次选择距离当前城市最近的未访问城市进行访问，并更新路径成本。如果当前路径成本已经大于等于已知最小路径成本，则进行剪枝。当所有城市都被访问过后，更新最小路径成本并返回。