欧氏旅行售货员问题是对给定的平面上n 个点确定一条连接这n 个点的长度最短的哈密顿回路。由于欧氏距离满足三角不等式，所以欧氏旅行售货员问题是一个特殊的具有三角不等式性质的旅行售货员问题。它仍是一个np 完全问题。最短双调tsp 回路是欧氏旅行售货员问题的特殊情况。平面上n 个点的双调tsp 回路是从最左点开始，严格地由左至右直到最右点，然后严格地由右至左直至最左点，且连接每一个点恰好一次的一条闭合回路。

欧洲旅行销售员问题是针对定的平面上n个点确定一条连续的哈密顿回路。其中该点的长度最短的哈密顿回路。由于欧氏距离满足三角不等式，所以欧洲旅行销售员问题是一个特殊的具有三角不等式性质的旅行销售员问题。它仍然是一个NP完全问题。最短双调TSP回路是欧洲旅行销售员问题的特殊情况。平面上n个点的双调TSP回路是从最左边的点开始，严格地从左向右，然后从右向左，最后从最右边的点回到起点。

相关问题

python平面上有100个点,求任意2点间的欧氏距离,并将其保存

要求求解100个点两两之间的欧氏距离，并将其保存，可以使用Python中的numpy库和pandas库来实现。

首先，使用numpy库生成100个随机点的坐标。假设平面上的坐标范围是[-10, 10]，可以使用numpy库中的random函数来生成随机数。

import numpy as np

# 设置随机种子，以确保结果可重复
np.random.seed(0)

# 生成100个随机点的x和y坐标
x = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=100)
y = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=100)

# 将生成的坐标保存在一个numpy数组中
points = np.column_stack((x, y))

接下来，使用numpy库中的pdist函数可以计算出所有点两两之间的欧氏距离。

from scipy.spatial.distance import pdist

# 计算所有点两两之间的欧氏距离
distances = pdist(points)

最后，将计算得到的欧氏距离保存在一个DataFrame对象中，并将其写入到文件中，可以使用pandas库实现。

import pandas as pd

# 将欧氏距离保存在一个DataFrame对象中
df = pd.DataFrame(distances, columns=['distance'])

# 将DataFrame对象写入文件
df.to_csv('distances.csv', index=False)

以上代码会将计算得到的欧氏距离保存在名为'distances.csv'的文件中，每一行为两个点之间的欧氏距离。文件中的内容如下：

distance
12.175386464320376
4.968592528085067
...

这样，我们就成功地求解了100个点任意两点之间的欧氏距离，并将其保存在文件中。

matlab 已知曲线n个点的坐标，计算曲线的长度

你可以使用以下步骤来计算曲线的长度：

1. 首先，根据给定的n个点的坐标，计算相邻点之间的距离。使用以下公式计算两点之间的欧氏距离：
distance = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2)
其中，(x1, y1)是前一个点的坐标，(x2, y2)是后一个点的坐标。

2. 然后，将所有相邻点之间的距离相加，得到曲线的长度。

下面是一个示例 MATLAB 代码：

% 假设已知曲线的n个点的坐标存储在一个n×2的矩阵points中，每行代表一个点的坐标
% 第一列为x坐标，第二列为y坐标

% 计算相邻点之间的距离
distances = sqrt(sum(diff(points).^2, 2));

% 计算曲线的长度
curve_length = sum(distances);

通过上述代码，你可以计算出曲线的长度。请确保输入的点坐标按照曲线上的顺序排列。