python 动态规划旅行商问题_旅行商问题的动态规划解法

一个售货员必须访问n个城市，这n个城市是一个完全图，售货员需要恰好访问所有城市的一次，并且回到最终的城市。城市与城市之间有一个旅行费用，售货员希望旅行费用之和最少。旅行商问题是np问题，一般可以使用回溯法或者动态规划解决。

class Solution:

def __init__(self, X, start_node):

self.X = X

self.start_node = start_node

self.array = [[0] * (2 ** (len(self.X) - 1)) for i in range(len(self.X))]

def transfer(self, sets):

su = 0

for s in sets:

su = su + 2 ** (s - 1)

return su

def tsp(self):

s = self.start_node

num = len(self.X)

cities = list(range(num))

cities.pop(cities.index(s))

node = s

return self.solve(node, cities)

def solve(self, node, future_sets):

if len(future_sets) == 0:

return self.X[node][self.start_node]

d = 9999999

distance = []

for i in range(len(future_sets)):

s_i = future_sets[i]

copy = future_sets[:]

copy.pop(i)

distance.append(self.X[node][s_i] + self.solve(s_i, copy))

d = min(distance)

next_one = future_sets[distance.index(d)]

c = self.transfer(future_sets)

self.array[node][c] = next_one

return d

n = int(input())

m = int(input())

D = [[9999999 for j in range(n)] for i in range(n)]

for i in range(m):

a, b, t = list(map(float, input().split()))

a,b = int(a),int(b)

D[a][b] = t

D[b][a] = t

S = Solution(D, 0)

res = int(S.tsp())

if res >= 9999999:

print(-1)

else:

print(res)

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