411: 售货员的难题 题目描述 某乡有n个村庄(1< n < 20),有一个售货员,他要到各个村庄去售货,各村庄之间的路程s(0 < s < 1000)是已知的,且A村到B村与B村到A村的路大多不同。为了提高效率,他从商店出发到每个村庄一次,然后返回商店所在的村,假设商店所在的村庄为 1,他不知道选择什么样的路线才能使所走的路程最短。请你帮他选择一条最短的路。 输入 村庄数n和各村之间的路程(均是整数)。 输出 最短的路程 样例输入 3 {村庄数} 0 2 1 {村庄1到各村的路程} 1 0 2 {村庄2到各村的路程} 2 1 0 {村庄3到各村的路程} 样例输出 3 python实现
时间: 2023-11-15 18:32:50 浏览: 57
以下是Python实现,使用了Floyd算法:
```python
n = int(input()) # 村庄数
dist = [] # 存储村庄之间的路程
for i in range(n):
row = list(map(int, input().split()))
dist.append(row)
# 使用Floyd算法求解最短路程
for k in range(n):
for i in range(n):
for j in range(n):
dist[i][j] = min(dist[i][j], dist[i][k] + dist[k][j])
# 找到最短路程
min_dist = float('inf')
for i in range(1, n):
d = dist[i][0] + dist[0][i] # 从商店出发到村庄i再返回商店
if d < min_dist:
min_dist = d
print(min_dist)
```
解释一下代码:
1. 首先读入村庄数和各村之间的路程,存储在`dist`列表中。
2. 使用Floyd算法求解任意两个村庄之间的最短路程。
3. 遍历所有村庄,计算从商店出发到该村庄再返回商店的路程,找到最小值。
4. 输出最短路程。
注意:这里的Floyd算法只需要求出任意两个村庄之间的最短路程,不需要求出具体的路径。如果需要求出具体路径,可以稍微修改一下算法。
相关问题
某乡有n个村庄( 1 < n < 40 ),有一个售货员,他要到各个村庄去售货,各村庄之间的路
假设这n个村庄的编号分别为1, 2, 3, …, n。售货员要从一个村庄出发,然后依次经过其他村庄,并返回出发村庄。题目中并没有明确给出各村庄之间路的情况,因此我们可以假设各个村庄之间的路都是双向畅通的。
为了找到售货员的最佳路线,我们可以使用旅行商问题的动态规划算法,也称为TSP问题。该算法可以找到一条经过所有村庄且总路程最短的路径。
首先,需要创建一个n*n的二维数组dp,其中dp[i][j]表示从村庄i到村庄j的最短路径长度。初始化dp数组的值为正无穷大。
然后,通过嵌套循环遍历所有可能的路径。外层循环遍历村庄的数量,内层循环遍历每个村庄之间的路径。在内层循环中,通过比较dp[i][k] + dp[k][j]和dp[i][j]的值,更新dp[i][j]的最小值。
最后,返回dp[0][n],即从村庄1开始并返回村庄1的最短路径长度,即售货员的最佳路线。
这个算法的时间复杂度是O(n^3),适用于n较小的情况。当n变大时,可以选择其他更高效的算法来解决旅行商问题。
411: 售货员的难题解析python
很好,让我来为您解析“售货员的难题”这个问题。
在售货员的工作中,他们需要不断地接受商品订单,统计库存数量,进行销售和管理货物。这些工作需要大量的时间和精力,但是我们可以通过编写程序来简化这些工作,节省时间和精力。
Python是一种高级编程语言,非常适合用于数据分析、统计和科学计算等领域。对于售货员来说,Python可以帮助他们快速处理大量的订单和库存数据,提高工作效率。
以下是一些Python库和技术,可以帮助售货员解决难题:
1. Pandas:一个强大的数据分析库,可以用于读取和处理大量的订单和库存数据,并进行数据清洗和转换。
2. NumPy:一个科学计算库,可以用于处理数值数据,如商品价格和库存数量等。
3. Matplotlib:一个可视化库,可以用于绘制各种图表,如销售趋势图和库存变化图等。
4. Scikit-learn:一个机器学习库,可以用于进行预测和分类分析,如预测销售额和分类商品种类等。
综上所述,Python是一个非常有用的工具,可以帮助售货员更好地管理订单和库存,提高工作效率和准确性。