C++ 动态规划 状态压缩DP 最短Hamilton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在这里插入图片描述

代码中的 f[i][j] 表示从起点出发,经过状态 i 中的所有顶点,最后到达顶点 j 的最短路径长度。状态 i 是一个二进制数,其中的每一位表示对应顶点是否已经经过,1 表示经过,0 表示未经过。因此,状态 i 中有多少个 1,就表示已经经过了多少个顶点。

首先,我们将 f 数组初始化为正无穷,表示初始时任意两个顶点之间的距离均为无穷大。然后,我们从起点出发,经过每一个顶点一次,最后回到起点。因此,我们从状态 1 出发,即只经过起点。这时,起点到起点的距离显然为 0,所以 f[1][0] = 0。

接下来,我们遍历所有的状态 i 和顶点 j,尝试更新 f[i][j] 的值。对于状态 i 中的每一个顶点 j,我们尝试从状态 i 中移除顶点 j,得到状态 i - (1 << j),然后找到之前状态 i - (1 << j) 中的一个顶点 k,使得从 k 经过 j 到达终点 j 的路径最短。这样就可以更新状态 i 中顶点 j 的最短路径长度。具体来说,就是 f[i][j] = min(f[i][j], f[i - (1 << j)][k] + w[k][j])。

最后,我们找到从任意一个顶点出发,经过所有的顶点一次后回到起点的最短路径。因此,答案就是 f[(1 << n) - 1][n - 1],表示从状态 (1 << n) - 1(即所有顶点都经过)到达顶点 n - 1(起点)的最短路径长度。

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>using namespace std;const int N = 21, M = 1 << N;int n;
int w[N][N];
int f[M][N];int main ()
{scanf("%d", &n);for(int i = 0; i < n; i ++ )for(int j = 0; j < n; j ++ )scanf("%d", &w[i][j]);memset(f, 0x3f, sizeof f); // 初始化为正无穷f[1][0] = 0; // 初始化第一个点,第一维1表示只走了0号这一个点,第二维度表示从0号点(默认)走到了0号点for(int i = 0; i < 1 << n; i ++ ) for(int j = 0; j < n; j ++ )if(i >> j & 1) // 从0走到j,则i里面一定要最起码包含j才有意义,也就是判断i的第j位是否为1for(int k = 0; k < n; k ++ ) // 枚举所有转移的状态if((i - (1 << j)) >> k & 1) // 相从k这个点转移过来,则i状态除去j点后必须包含k这个点才有意义f[i][j] = min(f[i][j], f[i - (1 << j)][k] + w[k][j]); // 转移状态printf("%d\n", f[(1 << n) - 1][n - 1]);return 0;
}

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