有一个无向图，它有七个节点A,B,C,D,E,F,G,12条边，分别为A到B为x1，A到C为x2，B到C为x3，B到D为x4，B到G为x5，C到D为x6，C到E为x7，D到E为x8，D到F为x9，D到G为x10，E到F为x11，F到G为x12，写一个C语言程序，输入x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12的值，输出一条路径经过全部全部全部的节点，输出该路径的最小值

这是一个经典的旅行商问题，可以使用动态规划算法来解决。以下是一个C语言实现的代码：

#include <stdio.h>
#include <limits.h>

#define N 7 // 节点数

int dist[N][N]; // 节点间距离
int dp[1 << N][N]; // dp数组，dp[S][i]表示已经遍历过的节点集合为S，当前节点为i时的最小距离

int tsp(int S, int i) {
    if (S == (1 << N) - 1) { // 所有节点都已经遍历过
        return dist[i][0]; // 返回回到起点的距离
    }
    if (dp[S][i] != -1) { // 已经计算过
        return dp[S][i];
    }
    int ans = INT_MAX;
    for (int j = 0; j < N; j++) {
        if (!(S & (1 << j))) { // j节点还未遍历过
            ans = fmin(ans, dist[i][j] + tsp(S | (1 << j), j)); // 更新最小值
        }
    }
    return dp[S][i] = ans; // 记录并返回最小值
}

int main() {
    // 输入节点间距离
    dist[0][1] = x1;
    dist[0][2] = x2;
    dist[1][2] = x3;
    dist[1][3] = x4;
    dist[1][6] = x5;
    dist[2][3] = x6;
    dist[2][4] = x7;
    dist[3][4] = x8;
    dist[3][5] = x9;
    dist[3][6] = x10;
    dist[4][5] = x11;
    dist[5][6] = x12;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            if (dist[i][j] == 0) { // 未赋值的距离默认为无穷大
                dist[i][j] = INT_MAX;
            }
        }
    }
    // 动态规划求解
    for (int i = 0; i < (1 << N); i++) {
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            dp[i][j] = -1; // 初始化为-1
        }
    }
    printf("最小距离为：%d\n", tsp(1, 0)); // 从起点0开始遍历
    return 0;
}

需要注意的是，这里我将所有未赋值的距离默认为无穷大，因为在旅行商问题中，从一个节点到不可达的另一个节点的距离应该是无穷大。