小蓝从公司出发,要去拜访N (3<=N<=15) 个客户,已知公司到每个客户的路程时间,及N个客户之间的路程时间。请计算出小蓝拜访完所有客户并返回到公司,最少需要多少时间。 (道路双向通行,可重复走) 例如: N = 3,有3个客户需要拜访,公司到1号、2号、3号客户的路程时间依次为9,7,5,客户1到客户2和客户3的路程时间依次是4,6,客户2到客户3的路程时间是3。 从公司出发拜访完3名客户并返回公司最少需要的路程时间为21,行走路线为: 公司 --> 3号--> 2号--> 1号--> 公司 (21=5+3+4+9) 输入描述 第一行输入一个正整数N(3<N<15),表示要拜访的客户数量第二行输入N个正整数 (1<=正整数<=1000),依次表示公司到1号~N号客户的路程时间,正整数之间以一个空格隔开 第三行输入N-1个正整数(1<=正整数<=1000),依次表示1号客户到2号~N号客户的路程时间,正整数之间以一个空格隔开第四行输入N-2个正整数(1<=正整数<=1000),依次表示2号客户到3号~N号客户的路程时间,正整数之间以一个空格隔开 .... 第N+1行输入一个正整数 (1<=正整数<=1000),表示N-1号客户到N号客户的路程时间 输出描述 输出一个整数,表示小蓝拜访完N名客户并返回公司最少需要的路程时间

时间: 2024-02-16 20:01:46 浏览: 179
这是一道典型的旅行商问题,可以使用动态规划来解决。具体来说,可以定义状态 dp[i][j] 表示已经访问过的城市集合为 i,当前所在的城市为 j,经过这些城市并最终回到公司的最短路径长度。其中,i 的二进制表示中第 k 位为 1 表示已经访问过第 k 个城市,j 代表当前所在的城市。转移方程为: dp[i][j] = min(dp[i ^ (1 << k)][k] + dist[k][j]) 其中,k 是 i 中某个为 1 的位置,dist[k][j] 表示从第 k 个城市到第 j 个城市的距离。初始状态为 dp[1][0] = 0,表示访问集合为 {0},当前所在城市为 0 的最短路径长度。 具体实现时,可以使用一个一维的 dp 数组来存储状态,每次更新 dp 数组时需要保留上一轮的值,因此需要使用两个数组进行轮换。同时,需要注意在转移时要排除已经访问过的城市。具体代码如下:
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小蓝从公司出发,要去拜访N (3<N<15)个客户,已知公司到每个客户的路程时间,及N个客户之间的路程时间。请计算出小蓝拜访完所有客户并返回到公司,最少需要多少时间。(道路双向通行,可重复走)例如:N=3,有3个客户需要拜访,公司到1号、2号、3号客户的路程时间依次为9,7,5,客户1到客户2和客户3的路程时间依次是4,6,客户2到客户3的路程时间是3。python代码实现

以下是Python代码实现: ```python import sys N = int(sys.stdin.readline()) dist = [[0] * (N+1) for _ in range(N+1)] for i in range(1, N+1): line = sys.stdin.readline().strip().split() for j in range(1, N+1): dist[i][j] = int(line[j-1]) # 动态规划 dp = [[float('inf')] * (N+1) for _ in range(1<<N)] dp[1][1] = 0 # 第一个客户是1号客户 for s in range(1<<N): for i in range(1, N+1): if s & (1<<(i-1)): # i号客户已经被拜访过了 for j in range(1, N+1): if j != i and s & (1<<(j-1)): # j号客户也被拜访过了 dp[s][i] = min(dp[s][i], dp[s^(1<<(i-1))][j] + dist[j][i]) ans = float('inf') for i in range(2, N+1): ans = min(ans, dp[(1<<N)-1][i] + dist[i][1]) # 返回公司的时间要加上最后一个客户到公司的时间 print(ans) ``` 注意,这个代码实现中,输入数据的格式是每行输入一个客户到所有其他客户的路程时间,需要根据这个格式修改输入部分的代码。

小蓝从公司发出,要去拜访N (3<=N<=15) 个客户,已经知道公司到每个客户的行程时间,以及N个客户之间的行程时间间。请计算出小蓝拜访完成所有客人并返回公司,最少需要多少时间。 、2号、3号客户的行程时间依次为9,7,5,客户1到客户2和客户3的行程时间依次是4,6,客户2到客户3的行程时间是3。从公司出来拜访完成3名客户并返回公司最需要的路途时间为21,行走线路为: 公司--> 3号--> 2号--> 1号--> 公司 (21=5+3+4+9) 输入描述 第一行输入一个正整数N(3 <N<15),表示要拜访的客户数量第二行输入N个正整数(1<=正整数<=1000),依次表示公司到1~N号客户的路程序时间,正整数之时间以一个空格隔开第三行输入N-1个正整数(1<=正整数<=1000),依次显示1号客户到2号~N号客户的行程时间,正整数间以一个空格隔开第四行输入N-2个正整数(1<=正整数<=1000),依次表示2号客户到3号~N号客户的行程时间,正整数之间以一一个空格隔开....第N+1行输入一个正整数(1<=正整数<=1000),表示N-1号客户到N号客户的行程时间 输出描述 输出一个整数,表显示小蓝拜访完成N名客户并返回公司最需要的路途时间

以下是 Python3 的代码实现: ```python n = int(input()) # 客户数量 times = list(map(int, input().split())) # 公司到每个客户的路程时间 distances = list(map(int, input().split())) # 客户之间的行程时间间隔 # 用二维列表存储客户之间的行程时间 route_times = [] for i in range(n-2): row = list(map(int, input().split())) route_times.append(row) # 先把公司到每个客户的路程时间排序 times.sort() # 定义一个函数计算从i到j的最短路程时间 def shortest_time(i, j): # 如果i等于j,返回0 if i == j: return 0 # 如果i小于j,交换i和j if i < j: i, j = j, i # 从route_times中查找i到j的最短路程时间 min_time = float('inf') for k in range(j, i): time = route_times[j-2][k-j] + shortest_time(k, j) if time < min_time: min_time = time # 返回i到j的最短路程时间 return min_time + times[i-1] - times[j-1] # 计算小蓝拜访完成所有客人并返回公司,最少需要多少时间 min_time = float('inf') for i in range(2, n+1): time = shortest_time(n, i) + times[i-1] - times[0] if time < min_time: min_time = time # 输出结果 print(min_time) ``` 这段代码首先读入客户数量和各个客户之间的行程时间,然后使用递归函数计算从某个客户到另一个客户的最短路程时间。最后,计算小蓝拜访完成所有客人并返回公司,最少需要多少时间,并输出结果。
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