【进阶指南】最短Hamilton路径【状压DP】

这篇博客介绍了一种使用动态规划求解从0到n-1的最短Hamilton路径的方法。通过状态压缩表示路径,枚举路径状态并讨论终点,更新最短路径的动态规划方程。最后给出了问题的解决方案和代码实现。

Date:2022.04.07
题意描述:
给定一张 n 个点的带权无向图,点从 0∼n−1 标号,求起点 0 到终点 n−1 的最短 Hamilton 路径。
Hamilton 路径的定义是从 0 到 n−1 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 n。
接下来 n 行每行 n 个整数,其中第 i 行第 j 个整数表示点 i 到 j 的距离(记为 a[i,j])。
对于任意的 x,y,z,数据保证 a[x,x]=0,a[x,y]=a[y,x] 并且 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。
数据范围
1≤n≤20
0≤a[i,j]≤10^7
输入样例:
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
输出样例:
18

思路:举个例子,0->1->2->3->4、0->3>->1->2->4效果是否是一样的?显然是的。但是显然权值是不同的,那我们要求最短路径,显然要走最短的。
因此我们只需要关注:①起点(固定了为0)②终点③中途点是哪些(状态压缩所有点,例:110011表示过了0、1、4、5号点的路径)。
由此,f[i][j]:f[i][j]:f[i][j]:000号点开始走,走过的路径点为iii(注意状态iii也包括000和目标点jjj),且最终到达点jjj的最短哈密顿路径。哈密顿路径的性质是每个点不能被走两次,也就是“一笔画”,因此我们的终点若是jjj,则到达jjj之前的中途路径0−>...−>k0->...->k0>...>

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