最短Hamilton路径(永远不可能学会的动态规划之状压DP)

本文介绍了一种求解特定条件下最短Hamilton路径的方法。利用动态规划思想,通过枚举状态来寻找从起点到终点经过所有节点恰好一次的最短路径。文章提供了完整的代码实现,并解释了关键的状态转移方程。

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                                            最短Hamilton路径

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题目描述

给定一张 n(n≤20) 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

第一行一个整数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(一个不超过10^7的正整数,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

一个整数,表示最短Hamilton路径的长度。

样例输入

4
0 2 1 3
2 0 2 1
1 2 0 1
3 1 1 0

样例输出

4

提示

从0到3的Hamilton路径有两条,0-1-2-3和0-2-1-3。前者的长度为2+2+1=5,后者的长度为1+2+1=4

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题意

1为起点,n为终点的最短汉密顿路径。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]

题解

用二进制上的数代表一个点的状态,取(1)或不取(0)。题目让求从点1到n的最短汉密顿路径,即经过每个点一次,这时的状态用二进制表示就是 (1<<n)-1 (n个1)。用dp[i][j]表示在状态 i 下,从1到 j 的最短汉密顿路径。

dp[i][j]可由上一个状态(上一状态就是把 j从当前状态中去掉)dp[i^(1<<(j-1))][k]得到,其中保证k是中存在的点,即 (i>>k)&1。

表示 i 的第 k 位是1,即经过点 k。  注意是 i>>k 不是 i<<k

则状态转移方程为:dp[i][j]=min{dp[i^(1<<j)][k]+Map[k][j]}(k=1~n); 其含义就是枚举到达点j之前的前一个点k,取其最短;

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <queue>
#include <cstring>
#define Inf 0x3f3f3f
#define ll long long
using namespace std;
int dp[(1<<20)+5][25];
int maze[25][25];
int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=0;i<n;i++)
        for(int j=0;j<n;j++)
            scanf("%d",&maze[i][j]);
    memset(dp,Inf,sizeof(dp));
    dp[1][0]=0;
    for(int i=1;i<=(1<<n)-1;i++)
    {
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            if((i>>j)&1)//如果i的第j位是1,也就是如果经过点j
            {
                for(int k=0;k<n;k++)
                {
                    if((i>>k)&1)//如果i的第k位是1,也就是如果经过点k
                    {
                        dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i^(1<<j)][k]+maze[k][j]);
                    }
                }
            }
        }
    }
    printf("%d\n",dp[(1<<n)-1][n-1]);

    return 0;
}

 

 

 

哈密顿回路是一种经过图中每个节点一次且仅一次的回路。哈密顿回路问题是一个NP完全问题,因此没有已知的多项式时间算法可以解决这个问题。过,可以使用启发式算法来解决近似的问题。 下面是一个使用Java实现的近似算法: ```java import java.util.*; public class HamiltonianPath { private static int[][] graph; // 图 private static int[] path; // 存储路径 private static boolean[] visited; // 标记是否访问过 private static int n; // 节点数 public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); n = sc.nextInt(); graph = new int[n][n]; path = new int[n]; visited = new boolean[n]; // 构建图 for(int i = 0; i < n; i++) { for(int j = 0; j < n; j++) { graph[i][j] = sc.nextInt(); } } // 从第一个节点出发 path[0] = 0; visited[0] = true; if(findHamiltonianPath(1)) { // 打印路径 for(int i = 0; i < n; i++) { System.out.print(path[i] + " "); } } else { System.out.println("No Hamiltonian Path exists"); } } // 查找哈密顿路径 private static boolean findHamiltonianPath(int pos) { // 如果已经遍历完所有节点 if(pos == n) { // 判断后一个节点是否与第一个节点相邻 if(graph[path[pos - 1]][path[0]] == 1) { return true; } else { return false; } } // 遍历其它节点 for(int i = 1; i < n; i++) { if(isValid(i, pos)) { path[pos] = i; visited[i] = true; if(findHamiltonianPath(pos + 1)) { return true; } // 回溯 visited[i] = false; } } return false; } // 判断节点是否可达 private static boolean isValid(int node, int pos) { // 如果节点已经被访问过,返回false if(visited[node]) { return false; } // 如果前一个节点与当前节点相邻,返回false if(graph[path[pos - 1]][node] == 0) { return false; } return true; } } ``` 在这个算法中,我们使用了回溯的方法来查找哈密顿路径。我们从第一个节点开始,依次尝试访问其它节点,直到找到一条哈密顿路径或者遍历完所有节点。在查找过程中,我们使用visited数组来标记节点是否已经被访问过,使用path数组来存储路径。isValid方法用来判断节点是否可达。
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