python动态规划求解旅行商问题的代码

以下是使用 Python 进行动态规划求解旅行商问题的代码：

import sys

# 旅行商问题的动态规划解法
def tsp_dp(dist):
    n = len(dist)
    all_visited = (1 << n) - 1
    memo = [[None] * n for x in range(1 << n)]

    # 从起点开始，到达某个点
    def dp(mask, pos):
        # 如果已经访问过所有点，返回起点到当前点的距离
        if mask == all_visited:
            return dist[pos][0]

        if memo[mask][pos] is not None:
            return memo[mask][pos]

        res = sys.maxsize
        for i in range(n):
            # 如果这个点还没有被访问过
            if not mask & (1 << i):
                # 递归计算下一个点的最短路径
                new_mask = mask | (1 << i)
                new_dist = dist[pos][i] + dp(new_mask, i)
                res = min(res, new_dist)

        memo[mask][pos] = res
        return res

    # 从起点开始
    return dp(1, 0)

其中，`dist` 是一个二维列表，表示各个点之间的距离。例如，`dist[i][j]` 表示从第 `i` 个点到第 `j` 个点的距离。这个函数返回的是从起点出发走完所有点再回到起点的最短距离。