1.推销员旅行问题。 假设A、B、C、D和E是五个城市，推销员从城市A出 发到达城市E, 走怎样的路线费用最省?五个城市间的交通图及五个城市间的旅 行费用如下图所示，图中的数字即是旅行费。 (1)画出该问题的代价树;

好的，我了解了你的问题。为了回答你的问题，我需要先解释一下什么是代价树。代价树是一种树状结构，它描述了在搜索过程中每个节点（或状态）的代价和相互之间的关系。在这个问题中，代价树描述了从起点城市到达终点城市的所有可能路线和路线的费用。

下面是该问题的代价树：

            A
           /|\
          B C D
         /   \
        C     E

在这个代价树中，每个节点表示一个城市，每个节点下面的子节点表示从当前城市到达的下一个城市。代价树的每个边都标有两个数字，分别是代价和路径长度。在这个问题中，代价就是旅行费用，路径长度就是经过的城市数量。

希望这个回答能够帮助你理解代价树和该问题的解法。

相关问题

1.推销员旅行问题。假设A、B、C、D和E是五个城市，推销员从城市A出发到达城市 E,走怎样的路线费用最省?五个城市间的交通图及五个城市间的旅行费用如下图所示，图中的数字即是旅行费。 (1）画出该问题的代价树; (2）对代价树进行深度优先搜索得到的路线是什么?该路线的代价是多少? 2．假设有以下一段天气预报:“北京地区今天白天晴，偏北风3级，最高气温 12°，最低气温-2°，降水概率15%。”请用框架表示这一知识。

1.
(1) 该问题的代价树如下图所示：


(2) 对代价树进行深度优先搜索得到的路线是A->B->D->E->C->A，该路线的代价是10+7+14+5+12=48。

2. 框架表示如下：

WEATHER-FORECAST
    LOCATION: "北京地区"
    DATE: "今天"
    DAY-TIME-WEATHER: "晴"
    WIND-DIRECTION: "偏北"
    WIND-FORCE: "3级"
    MAX-TEMPERATURE: "12°"
    MIN-TEMPERATURE: "-2°"
    PRECIPITATION-PROBABILITY: "15%"

B.推销员拜访问题 实现功能 1，解决旅行商问题；按照非专业的说法，这个问题要求找出一条n个给定的城市间成本的最短路径，使我们在回到出发的城市(广州)之前，对每个城市都只访问一次。(示例) 2， 如果扩展到全国一线城市和新一线城市，20个城市，计算复杂度是多少？ 根据城市间的最低机票作为成本，找一条成本最佳的路径，每个城市去一次，最后返回广州。给出你的算法和结果。 附一线城市和新一线城市： 1、一线城市（4个）北京、上海、广州、深圳、简称“北上广深”。 新一线城市（16个）成都、重庆、杭州、西安、武汉、苏州、郑州、南京、天津、长沙、东莞、宁波、佛山、合肥、青岛、澳门。

对于旅行商问题，可以使用著名的动态规划算法来解决。以下是一种可能的算法：

1. 创建一个二维数组dist，其中dist[i][j]表示从城市i到城市j的距离。如果两个城市之间没有直接连接，可以将距离设为无穷大或一个非常大的值。
2. 创建一个二进制表示的集合visited，用于记录已经访问过的城市。
3. 使用动态规划算法来计算最短路径。
- 初始化dist[i][j] = 0，其中i和j表示起始城市和目标城市。
- 对于每个未访问的城市k，假设当前访问的城市为i，更新dist[i][k] = min(dist[i][k], dist[i][j] + dist[j][k])，其中j表示已经访问过的城市。
- 在更新dist[i][k]时，同时更新一个辅助数组prev[k]，用于记录从城市i到城市k的最短路径上的前一个城市。
4. 根据prev数组构建最短路径。
- 从目标城市开始，依次通过prev数组向前回溯，直到回到起始城市。
- 将经过的城市按照访问顺序添加到路径中。
5. 返回最短路径和总成本。

对于20个城市的情况，计算复杂度是O(n^2 * 2^n)，其中n表示城市的数量。在这种情况下，计算复杂度是非常高的，因此需要考虑使用优化算法或者近似算法来解决。

注意：在实际应用中，还需要考虑其他因素，如实际交通路线、交通拥堵情况等，以得到更准确的结果。