P10447 最短 Hamilton 路径

最短 Hamilton 路径

题目描述

给定一张 nnn 个点的带权无向图,点从 0∼n−10 \sim n-10n1 标号,求起点 000 到终点 n−1n-1n1 的最短 Hamilton 路径。

Hamilton 路径的定义是从 000n−1n-1n1 不重不漏地经过每个点恰好一次。

输入格式

第一行输入整数 nnn

接下来 nnn 行每行 nnn 个整数,其中第 iii 行第 jjj 个整数表示点 i−1i-1i1j−1j-1j1 的距离(记为 a[i−1,j−1]a[i-1,j-1]a[i1,j1])。

对于任意的 x,y,zx,y,zx,y,z,数据保证 a[x,x]=0,a[x,y]=a[y,x]a[x,x]=0,a[x,y]=a[y,x]a[x,x]=0a[x,y]=a[y,x] 并且 a[x,y]+a[y,z]≥a[x,z]a[x,y]+a[y,z] \ge a[x,z]a[x,y]+a[y,z]a[x,z]

输出格式

输出一个整数,表示最短 Hamilton 路径的长度。

样例 #1

样例输入 #1

5
0 2 4 5 1
2 0 6 5 3
4 6 0 8 3
5 5 8 0 5
1 3 3 5 0

样例输出 #1

18

提示

对于所有测试数据满足 1≤n≤201 \le n \le 201n200≤a[i,j]≤1070 \le a[i,j] \le 10^70a[i,j]107

思路:正常来讲,我们看到这种题应该想到的是dfs暴力求解,因为n只有20,算了一下复杂度,O(n!),在20的数据里面,这肯定辉TLE,那么我们想着如何进行状态压缩dp,虽然有点突然, ,我们开始设置当前状态,第一维要保证目前状态的表示,那么我们可以很清楚的知道,可以用二进制数的0和1分别表示该点有没有走到,那么二维就应该是当前状态的点。那么我们需要在第一个循环中枚举二进制数,也就是在走地图中所有的情况,理论上来说,由于起点是0,只有当枚举到后面的状态时才会枚举到没到过的点,这里是不会存在枚举顺序的问题的,仔细的说,就是,不会存在枚举到一个情况的时候,这种情况不存在,起码会有目前已知的情况推到此合法情况。

另外就是后两个循环,在后两个循环中,我们需要知道,枚举从当前点k到目标点j的点,从此状态可以看出,这个i必须需要同时满足经过k点,我们可以通过按位与运算来确定,其次我们需要通过异或运算,找出我们需要的还未经过j点的状态数组。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int val[22][22];
int n;
int dp[1<<20][21]; //通过二进制数表示可能的方案,二维表示状态点 
int main()
{
	memset(dp,0x3f3f3f3f,sizeof(dp));
	scanf("%d",&n);
	for(int i=0;i<n;++i)
	for(int j=0;j<n;++j) scanf("%d",&val[i][j]);
	dp[1][0]=0;
	for(int i=1;i<(1<<n);++i)//通过状态压缩来枚举可能得方案数 
	for(int j=0;j<n;++j)
	if((i>>j)&1)//它去过j点 
	for(int k=0;k<n;++k)
	{
		if(j==k) continue;
		if(i>>k&1) //去过k点 
		dp[i][j]=min(dp[i^(1<<j)][k]+val[k][j],dp[i][j]);//这里就是用异或运算把i中去过j的1去掉,枚举合法状态,
	}
	printf("%d\n",dp[(1<<n)-1][n-1]);
	return 0;
} 
<think>首先,用户的问题是关于计算裁切机刀具的路径,以小化在切割多个矩形板时的空程时间或距离。空程指的是刀具在切割之间移动但不切割的时间或距离。关键点:-用户提到了“裁切机刀具的路径”,所以我需要专注于路径优化。-目标是“小化空程”,意思是减少刀具在切割矩形之间的移动距离。-这类似于计算机科学中的旅行商问题(TSP)或更具体的,切割路径优化问题。从系统级指令:-所有行内数学表达式必须使用$...$格式。-独立公式使用$$...$$格式并单独成段。-LaTeX语法必须正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-在引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。-回答结构清晰,逐步解决问题。-参考站内引用:引用[^1]是关于PCB拼板的,但用户的问题是关于裁切机刀具路径的,所以这可能不直接相关。不过,我应该尽可能参考用户上一次的问题,但在这里,用户没有提供历史上下文,所以我将基于当前问题。用户的问题:“我想计算裁切机刀具的路径小化空程请问如何计算裁切机刀具的路径,以小化切割多个矩形板时的空程时间或距离”所以,我需要:1.解释如何计算路径。2.提供步骤或方法。3.使用数学表达式来形式化问题。4.确保回答在中文。5.后生成相关问题。结构回答:-介绍问题:描述空程和路径优化。-解释方法:讨论旅行商问题(TSP)或类似算法。-提供公式:例如,定义目标函数。-步骤:如何实施。-示例:可能给出一个简单例子。-引用:如果适用,但用户提供的引用是关于PCB拼板的,不直接相关。我应该避免强制引用,除非必要。-生成相关问题。数学方面:-定义问题:假设有多个矩形板需要切割,每个矩形有一个起始点(切割点)。刀具需要从一个点移动到另一个点,小化总移动距离。-这可以建模为TSP,其中城市是切割点。-目标函数:小化总距离,其中距离是欧几里得距离或曼哈顿距离,取决于机器。-公式:让切割点集为$P=\{p_1,p_2,\dots,p_n\}$,其中$p_i=(x_i,y_i)$。-目标是找到一条路径$\pi$访问每个点一次,小化$\sum_{i=1}^{n-1}d(p_{\pi(i)},p_{\pi(i+1)})$,其中$d$是距离函数。-对于独立公式,使用$$...$$。在实际切割中,可能更复杂,因为矩形可能有入口点或切割顺序约束,但用户说“切割多个矩形板”,所以简化到点集。参考用户提供的引用[^1]:它关于PCB拼板以节约成本,但用户的问题是路径优化。可能不相关,但或许可以提到在制造中优化路径以减少浪费,类似于拼板。但好专注于路径部分。回答步骤:1.理解问题:解释空程和为什么重要。2.建模:将问题形式化为图论或优化问题。3.解决方法:-精确方法:如动态规划,用于小规模。-启发式方法:如近邻算法、模拟退火、遗传算法,用于大规模。4.实施建议:使用软件或算法库。5.示例计算。6.生成相关问题。确保中文。</think>### 裁切机刀具路径计算以小化空程 在裁切机操作中,空程指刀具在切割矩形板之间移动但不进行切割的时间或距离。小化空程能显著提高生产效率、减少磨损和能源消耗。问题本质上是优化刀具的移动路径,使其从一个切割点到另一个切割点的总距离。这类似于旅行商问题(TSP),其中“城市”代表每个矩形板的切割起始点(或入口点),目标是找到访问所有点的路径。 #### 问题形式化 假设有 $n$ 个矩形板,每个板的切割起始点表示为坐标点 $p_i = (x_i, y_i)$,其中 $i = 1, 2, \dots, n$。刀具从初始位置(如原点或第一个点)开始,依次访问所有点一次。空程距离定义为刀具在点间移动的欧几里得距离(或曼哈顿距离,取决于机器类型),即 $d(p_i, p_j) = \sqrt{(x_i - x_j)^2 + (y_i - y_j)^2}$。 目标是找到一条路径 $\pi$(一个点的排列顺序),使总空程距离小: $$ \min_{\pi} \sum_{k=1}^{n-1} d(p_{\pi(k)}, p_{\pi(k+1)}) $$ 其中 $\pi(k)$ 表示路径中第 $k$ 个访问的点索引。 #### 计算步骤 以下是逐步计算方法,基于优化算法。实际应用中,需根据矩形板数量和机器约束(如刀具移动速度、板间障碍物)选择合适方法。 1. **数据准备**: - 收集所有矩形板的切割起始点坐标 $p_i$。例如,如果矩形板尺寸和位置已知,可通过几何中心或指定入口点定义坐标。 - 定义初始点(如刀具起点 $p_0$),并添加到点集 $P = \{p_0, p_1, \dots, p_n\}$。 2. **建模为图问题**: - 将点集 $P$ 视为图的顶点。 - 计算所有点对间的距离 $d(p_i, p_j)$,形成一个距离矩阵 $D$,其中 $D_{ij} = d(p_i, p_j)$。 - 问题转化为在完全图中寻找Hamilton路径(访问每个顶点一次)。 3. **求解算法**: - **小规模问题(n ≤ 20)**:使用精确算法,如动态规划(Held-Karp算法)。时间复杂度为 $O(n^2 2^n)$,但保证优解。 - 示例:定义状态 $dp[S][j]$ 表示访问子集 $S$ 中的点并以 $j$ 结尾的路径长度,递推更新。 - **中大规模问题(n > 20)**:采用启发式或元启发式算法,以平衡计算效率和结果质量。 - **近邻算法(贪心)**:从初始点开始,每次选择近的未访问点。时间复杂度 $O(n^2)$,但可能非优。 - 伪代码: ```python def nearest_neighbor(points): unvisited = set(points) current = initial_point # 例如 p0 path = [current] while unvisited: next_point = min(unvisited, key=lambda p: d(current, p)) unvisited.remove(next_point) path.append(next_point) current = next_point return path ``` - **模拟退火或遗传算法**:处理复杂约束(如矩形板间的小间隙)。这些方法随机搜索路径空间,逐步优化目标函数。 - 例如,遗传算法中,路径作为染色体,通过交叉、变异和选择操作进化种群。 - **现有工具**:使用Python库(如`networkx`用于图算法、`scipy.optimize`用于优化)或专业软件(如AutoCAD的路径规划模块)。 4. **空程距离计算**: - 对于找到的路径 $\pi = (p_{\pi(1)}, p_{\pi(2)}, \dots, p_{\pi(n)})$,总空程为 $\sum_{k=1}^{n-1} d(p_{\pi(k)}, p_{\pi(k+1)})$。 - 优化后,可添加返回起点的路径以计算总行程(如果需循环路径)。 #### 示例 考虑3个矩形板,切割点坐标:$p_1 = (0, 0)$, $p_2 = (1, 2)$, $p_3 = (3, 1)$,刀具起点为 $p_0 = (0, 0)$。距离函数用欧几里得距离。 - 可能路径:$ \pi_1 = (p_0, p_1, p_2, p_3) $,总空程 $d(p_0,p_1) + d(p_1,p_2) + d(p_2,p_3) = 0 + \sqrt{5} + \sqrt{5} \approx 4.47$。 - 优化路径:$ \pi_2 = (p_0, p_2, p_3, p_1) $,总空程 $d(p_0,p_2) + d(p_2,p_3) + d(p_3,p_1) = \sqrt{5} + \sqrt{5} + \sqrt{10} \approx 7.30$(更差)。 - 路径:$ \pi_3 = (p_0, p_1, p_3, p_2) $,总空程 $0 + \sqrt{10} + \sqrt{5} \approx 5.85$。 通过穷举或算法,可确认 $\pi_1$ 为较优解(但需检查所有排列)。 #### 实际考虑 - **约束处理**:如果矩形板有重叠或机器移动受限(如只能直线移动),需调整距离函数为曼哈顿距离 $d(p_i, p_j) = |x_i - x_j| + |y_i - y_j|$,或使用栅格化地图。 - **性能提升**:在制造业中,类似PCB拼板(通过组合多个小板减少浪费)可间接降低空程,因为它减少了总切割点数量[^1]。但直接路径优化更针对移动效率。 - **软件实现**:建议先用小数据集测试算法(如Python脚本),再扩展到真实场景。
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