请写出旅行商问题的C-W算法的伪代码

好的，以下是旅行商问题的C-W算法的伪代码：

函数 TSP_CW(G, s)
    将G中的所有点按极角排序
    创建一个栈S，将s和极角最小的点压入栈中
    for i = 2 to n do
        while S的栈顶到i的连线与栈顶的下一个点到i的连线的夹角大于等于180度 do
            将S的栈顶出栈
        将i压入栈中
    end for
    将S中的点按顺序连接成回路L
    return L
end function

其中，G表示图，s表示起始点，n表示G中顶点的个数。该算法的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(n)。

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写出旅行商问题用cw节约算法求解的伪代码

以下是旅行商问题用cw节约算法求解的伪代码：

1. 给定n个城市的坐标(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)，计算每对城市之间的距离dist[i][j]。

2. 对于每个城市i，计算其到其他城市的距离的平均值avg[i]。

3. 对于每个城市i，计算其到其他城市距离小于等于avg[i]的城市的个数count[i]。

4. 对于每个城市i，计算其到其他城市距离小于等于avg[i]的城市的距离之和sum[i]。

5. 对所有的i,j，如果count[i]+count[j]>n，那么dist[i][j]=INF。

6. 对于每个城市i，计算其与其他城市的平均距离的差值delta[i]=sum[i]-avg[i]*(count[i]-1)。

7. 将城市按照delta值从大到小排序。

8. 从delta值最大的城市开始，依次将其加入TSP路径中，直到所有城市都被加入。

9. 对得到的TSP路径进行2-opt或3-opt优化。

10. 输出TSP路径和路径长度。

其中，INF表示无穷大。

写出用爬山算法求解旅行商问题的伪代码

以下是用爬山算法求解旅行商问题的伪代码：

1. 定义初始解x0和邻域N(x)
2. 重复执行以下步骤直到满足停止条件：
a. 对于当前解x，生成x的所有邻居y∈N(x)。
b. 计算所有邻居的目标函数值f(y)。
c. 在邻居中选择具有最小目标函数值的点y*，如果f(y*) < f(x)，则令x = y*。
3. 返回最终解x。

其中，邻域N(x)可以定义为在当前解x的基础上进行任意一个交换两个城市的操作得到的所有解。目标函数f(x)可以定义为当前解x的路径总长度。停止条件可以根据实际情况设定，例如达到最大迭代次数或者连续若干次没有找到更优解等。