最短Hamilton路径(状态压缩DP)

本文介绍了如何使用状态压缩动态规划解决给定带权无向图中起点0到终点n-1的最短Hamilton路径问题。通过将状态用二进制表示并利用递推公式f[i][j] = min(f[i][j], f[i-1][j] + weight[i][j]),有效地枚举路径状态,最终找到最短路径的总权重。

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哈密顿路径(带权无向图):走过的最短路径

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]≤107
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

注意理解题意:只要能从头走到尾,无论路径如何,只要能经过每一个点,求走过路径的最小权值

每个状态都枚举一遍(即有哪几个点是已经走过了即为一个状态),然后枚举后面两个点的选择
例:0,1,4 这三个点已经走过,二进制状态就是10011,这其中1就代表了这个点已经走过了,然后继续枚举

状态压缩DP(二进制表示状态)

1、哪些点被用过
用二进制来表示,0代表没路过,1代表路过了。(这就是状态压缩,减少时间复杂度)
总共需要开1<<20
2、目前到达的点

动态规划的核心步骤:f[ i ][ j ]=min ( f[i ][ j ] , f[i -1][ j ]+weight[ i ][ j ]
因为需要二进制表示,i >>j ,表示移动到第j位
则i >> j &1 , 判断第 j 位 是不是1,即是否被用过

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <iomanip>

using namespace std;
typedef long long ull;
ull n,t,mk,c,sum,x;
const int M=1<<20;
int a[5010][5010];
int dp[M][50];
string s;


int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    cout.tie(0);
    cin>>n;
    memset(dp,0x3f,sizeof(dp));
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        for(int j=0;j<n;j++)
        {
            cin>>a[i][j];
        }
    }
    dp[1][0]=0; //把第0个点为用过,从第0个点开始,权值为0
    for(int i=0;i< 1<<n ;i++) // 枚举状态,i标记该点是否被用过,用二进制的形式
    {
        for(int j=0;j<n;j++) //目前停在哪个点上
        {
            if(i>>j&1)
            {
                for(int k=0;k<n;k++)
                {
                    if(i>> k & 1)  //确保i能到达k这个点
                    {
                        dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i-(1<<j)][k]+a[k][j]);
                    }
                }
            }
        }
    }
    cout<<dp[(1<<n)-1][n-1]<<endl;
    return 0;
}

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用C++实现求解汉密尔顿回路的问题。首先,我得回忆一下汉密尔顿回路的定义和相关算法。根据用户提供的引用内容,汉密尔顿回路是经过每个顶点恰好一次且起点和终点相同的回路。这个问题属于NP完全问题,所以没有多项式时间的解法,只能采用一些近似或优化方法。 用户提到他们想用C++实现,所以需要具体的代码结构和算法思路。根据引用[1]中的次优算法,可能采用的是贪心或者动态规划的方法。而引用[3]和[4]分别讨论了Hamilton路径和栈实现的汉密尔顿回路,这可能涉及到回溯法或DFS。 首先,我需要考虑如何表示图结构。通常使用邻接矩阵来存储边的权重,这样方便快速访问。接下来,汉密尔顿回路的求解方法,暴力法虽然直接,但时间复杂度是O(n!),对于较大的n不现实。动态规划方法如状态压缩DP可能更高效,例如使用DP[mask][i]表示经过mask表示的节点集合,后到达i节点的路径。这种方法的时间复杂度是O(n²*2^n),对于n较大的情况还是有问题,但比暴力好。 用户提供的引用[2]和[4]提到了回溯法和栈实现,这说明可能需要结合深度优先搜索和剪枝优化。回溯法可以遍历所有可能的路径,但在遇到不可能更优的情况时提前返回,减少计算量。 所以,可能的实现步骤是: 1. 输入图的邻接矩阵。 2. 初始化DP表或使用回溯法遍历所有可能的路径。 3. 记录当前路径的权重,若超过已知优解则剪枝。 4. 遍历完成后输出路径及其权重。 在代码实现时,需要注意状态压缩的技巧,用位运算来表示访问过的节点集合。比如,mask的每一位代表一个节点是否被访问过。同时,递归或迭代过程中需要维护当前路径长度和已访问的节点。 另外,引用[4]中的栈实现可能用于管理递归调用或路径节点,避免递归过深导致的栈溢出问题。不过,对于汉密尔顿回路,递归回溯可能是更直接的实现方式。 总结可能的代码结构: - 使用递归回溯,尝试每个节点作为起点。 - 对于每个节点,尝试所有未访问的相邻节点。 - 当所有节点都被访问后,检查是否能回到起点形成回路,并更新路径。 - 剪枝策略:如果当前路径长度已经超过已知路径,则停止继续搜索该分支。 不过,这样的方法对于较大的n(比如超过20个节点)可能效率极低。因此,可能需要结合动态规划来优化,如状态压缩DP。 现在需要将思路转化为具体的C++代码,使用动态规划方法。例如,定义一个二维数组dp[mask][i],其中mask是位掩码,i是当前节点。初始化时,mask只有第i位为1,其余为0,dp[1<<i][i] = 0。然后,遍历所有mask状态,对于每个状态中的后一个节点i,尝试所有未访问的节点j,更新dp[mask | (1<<j)][j] = min(dp[mask | (1<<j)][j], dp[mask][i] + graph[i][j])后,检查所有节点都被访问的情况,并加上回到起点的边权重,找到小值。 这样的代码结构虽然高效,但需要处理位运算和状态转移,可能对用户来说比较复杂。因此,在解释时需要详细说明每一步的逻辑,并提供代码注释。 此外,用户可能还关心如何优化该
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