用c++编写:定义有向图用分支界限算法求tsp最优解

时间: 2024-04-08 13:29:52 浏览: 16
下面是使用C++编写的分支限界算法来解决Traveling Salesman Problem(TSP)的最优解: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <limits> using namespace std; const int INF = numeric_limits<int>::max(); // 有向图的表示 class Graph { public: int vertices; vector<vector<int>> adjacencyMatrix; Graph(int v) : vertices(v) { adjacencyMatrix.resize(v, vector<int>(v, 0)); } void addEdge(int source, int destination, int weight) { adjacencyMatrix[source][destination] = weight; } }; // 分支限界算法求解TSP class TSP { public: int solve(Graph& graph) { vector<int> path; int optimalPath = INF; vector<bool> visited(graph.vertices, false); path.push_back(0); // 从节点0开始 solveUtil(graph, path, visited, 0, optimalPath); return optimalPath; } private: void solveUtil(Graph& graph, vector<int>& path, vector<bool>& visited, int cost, int& optimalPath) { if (path.size() == graph.vertices) { // 更新最优路径 optimalPath = min(optimalPath, cost + graph.adjacencyMatrix[path.back()][0]); return; } int last = path.back(); for (int i = 0; i < graph.vertices; i++) { if (!visited[i]) { visited[i] = true; path.push_back(i); // 计算当前路径的代价 int currentCost = cost + graph.adjacencyMatrix[last][i]; // 剪枝,如果当前路径代价已经大于最优路径,则不再继续搜索 if (currentCost < optimalPath) { solveUtil(graph, path, visited, currentCost, optimalPath); } path.pop_back(); visited[i] = false; } } } }; int main() { int vertices, edges; cout << "Enter the number of vertices: "; cin >> vertices; cout << "Enter the number of edges: "; cin >> edges; Graph graph(vertices); cout << "Enter the edges (source, destination, weight):" << endl; for (int i = 0; i < edges; i++) { int source, destination, weight; cin >> source >> destination >> weight; graph.addEdge(source, destination, weight); } TSP tsp; int optimalPath = tsp.solve(graph); cout << "Optimal TSP path length: " << optimalPath << endl; return 0; } ``` 这段代码实现了使用分支限界算法求解TSP的最优路径。你可以输入图的顶点数和边数,然后依次输入每条边的起点、终点和权重。程序将输出最优TSP路径的长度。请确保输入的图是有向图,并且权重都是非负整数。 希望这能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。

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