【算法设计与分析】基于Go语言实现动态规划法解决TSP问题

news2024/11/10 17:02:25

 本文针对于最近正在学习的Go语言,以及算法课实验所需内容进行Coding,一举两得!     

一、前言 

        由于这个实验不要求向之前的实验一样做到那种连线的可视化,故可以用图形界面不那么好实现的语言进行编写,考虑到Go语言的方兴未艾,所以采用此种语言解决问题。


 二、问题

        TSP问题的大致解法,老师在课上已经说过了,清华大学出版社的《算法设计与分析》(第二版,然而书上伪代码存在一些疏漏)里面也有所阐述,这里不做细致解释。


三、代码分析

        主要可分为三个部分,输入、输出、计算。

1.输入

        输入部分需要一个整型变量存点(城市)的数量,一个矩阵存点到点的距离,另外增设一个矩阵存到某个点的最近的前驱。这里还有一个重要的问题是如何做出这些点的子集,也就是所要画的图(实验结果)的表头横向内容,代码如下:

 ·········
    var nums int
	// 读取二维数组的行数和列数
	fmt.Print("请输入(城市)点数: ")
	fmt.Scanln(&nums)
	// 初始化一个二维数组
	arc := make([][]int, nums)
	for i := range arc {
		arc[i] = make([]int, nums)
	}
	// 从控制台读取二维数组的值
	fmt.Println("请输入二维数组的元素,每行输入完毕后按回车键:")
	for i := 0; i < nums; i++ {
		for j := 0; j < nums; j++ {
			var putin int
			fmt.Scanf("%d", &putin)
			if putin == 0 {
				putin = 2004
			}
			arc[i][j] = putin
		}
		fmt.Scanln() // 跳过每行输入后的换行符
	}
	var LengthOfd int = int(math.Pow(2, float64(nums-1)))
	//下面的这个d就是那个动态规划法的表
	d := make([][]int, nums)
	for i := range d {
		d[i] = make([]int, LengthOfd)
	}
	//同样设置一个跟d一样的矩阵,来存最近的前驱
	front := make([][]int, nums)
	for i := range front {
		front[i] = make([]int, LengthOfd)
	}
	//初始化设置成很大的
	for i := range d {
		for j := range d[i] {
			d[i][j] = 2004
			front[i][j] = 2004
		}
	}
	for i := 0; i < nums; i++ {
		d[i][0] = arc[i][0]
		front[i][0] = 0
	}
	// 创建一维存所有要做子集的点。
	numName := make([]int, nums) //生成1,2,3
	for i := 1; i <= nums; i++ {
		numName[i-1] = i
	}
	numName = numName[:len(numName)-1]
	subset := subsets(numName) //生成子集
	sort.Slice(subset, func(i, j int) bool {
		return len(subset[i]) < len(subset[j])
	})
	fmt.Println(subset)
·······

        这里前面几个变量我不加以赘述,简单的创建和初始化(如果你用的其他语言写这道题,相信你能做到这个),这里说一下最小子集的寻找,我参考了LeetCode上一道题(力扣上的子集问题)以及CSDN上相关博主给出的解答(子集问题的GO语言其中一解,这里选择解题代码并未考虑时间及空间复杂度,大家可以试着采用leetcode上更快更好的代码),代码大意是采用了深度优先搜索的方式进行生成,下面是本题借用函数:

//来自于本站其他用户博文
func subsets(nums []int) [][]int {

    l := list.New()
    result := list.New()
    
    for i := 0; i <= len(nums); i++ {
         dfs(nums, 0, i, l, result)
    }
   
    arr := make([][]int, result.Len())
    k := 0
    for e := result.Front(); e != nil; e = e.Next(){
        curl := e.Value.(*list.List)
        arr[k] = make([]int, curl.Len())
        k++
    }

    i := 0;
    for e := result.Front(); e != nil; e = e.Next() {
        curl := e.Value.(*list.List)
        j := 0
        for p := curl.Front(); p != nil; p = p.Next() {
           arr[i][j] = p.Value.(int)
           j++
        }
        
        i++;
    }

    return arr
}

func dfs(nums []int, start int, len int, l *list.List, result *list.List) {

    if start == len {
        a := list.New()
        for e := l.Front(); e != nil; e = e.Next() {
            a.PushBack(e.Value)
        }
        result.PushBack(a)
        return
    }

    for i := start; i < len; i++ {
        l.PushBack(nums[i])
        dfs(nums, i+1, len, l, result)
        b := l.Back()
        l.Remove(b)
    }
}

         之后就是对得到的子集排序,因为上面代码跑出来的子集并非是有序的。

        这样便得到了计算所需的所有变量。

2.计算 

        计算这个方面可以参考书中的伪代码,值得注意的是在判断大小的一些地方需要改变传参。大家可通过书中样例矩阵以及表格进行相关推导,不难发现第0列被初始化,第1到3列依靠0列更新,3到5列依靠1到3列更新,第七列特别只有第0行需要更新,而我们的最终结果需要的表格的横向表头的二维数组长这样:

        所以,我们不难发现,它的长度似乎和计算有一些联系:在遍历{1}的时候,填充2和3,依靠0到1的数值,所以计算d[2][1] = arc[2][1] + d[1][0],d[3][1] = arc[3][1] + d[1][0]。依照此种规律,便可结合下文的代码内容分析:

	//下面才刚刚开始tsp
	for j := 1; j < len(subset); j++ { //以d中的列开始扫描,也就是上面的subset(V),表头内容
		for i := 1; i < nums; i++ { //挨个查找看看那个数字没在V的里面,真没在就去赋值,正在查找横表头有无
			judge := false
			for _, theNum := range subset[j] {
				if theNum == i {
					judge = true //在的在的,就不用操作了
					continue
				}
			}
			if judge == false { //wok,真没在

				var edge int = 1314

				for _, theNum := range subset[j] { //theNum,表头中含有的内容
					temp := arc[i][theNum] + d[theNum][j-theNum-len(subset[j])+1]
					if temp < edge {
						edge = temp
						d[i][j] = edge
						front[i][j] = theNum
					}
					//d[i][j] = int(math.Min(float64(d[i][j]), float64(arc[i][theNum]+d[theNum][j-1])))
				}
			}
		}
	}
	//求解最终结果
	TheLastEdge := 520
	for k := 1; k < nums; k++ {
		temp := arc[0][k] + d[k][LengthOfd-1-int(math.Pow(2, float64(k-1)))]
		if temp < TheLastEdge {
			TheLastEdge = temp
			d[0][LengthOfd-1] = TheLastEdge
			front[0][LengthOfd-1] = k
		}
	}

         最后求解最后的那个框,例如本题目就是{1,2,3}下面的第0行的内容。和上面写到的,平常的点求该问题的解法如出一辙,这里并不是很好理解,计算公式甚至可以理解成是我在纯粹的找规律凑数。值得注意的是,在计算的同时front矩阵也在记录他们的上一个点(前驱),这个在后面输出发挥着重要作用。

3.输出

        这里要注意以下路径是怎么打印出来的。i是直接指向最后更新的那个框框的纵坐标,j是横坐标,count用来计数确保不会在移动的途中迷路,根据书上表格,我们并不难发现下面的规律,j直接取front中的值会直接得到前驱节点的值,那么我们就应该在j行去定位这个前驱的下一个前驱,那么我们就只差寻找这个地方的纵坐标,相当巧合的是,现在的i减去现在的j的值再减去这次遍历计数器的值,正好到了我们要寻找的那个地方。(这里在草稿纸上列出我们需要加起来的点,恰好可以得出普适的规律)。

	fmt.Print("TSP最短的路径是:", "0")
	//打印路径
	for i, j, count := LengthOfd-1, 0, 0; ; {
		j = front[j][i]
		i = i - j - count
		fmt.Print("->", j)
		count++
		if i <= 0 {
			fmt.Println("->0")
			break
		}
	}
	//画表
	for i := 0; i < len(subset); i++ {
		str := fmt.Sprint(subset[i])
		fmt.Printf("%10s", str)
		//fmt.Print(subset[i], "\t\t")
	}
	fmt.Println()
	for i := 0; i < nums; i++ {
		for j := 0; j < LengthOfd; j++ {
			bye := "-"
			if d[i][j] == 2004 {
				fmt.Printf("%10s", bye)
			} else {
				fmt.Printf("%10d", d[i][j])
			}

		}
		fmt.Println()
	}

	fmt.Println("最短路径是:", d[0][LengthOfd-1])

        大致就是这样得到了最后结果,然后再对齐一下表格。


四、代码

// TSP Problem
// Created By DDD on 2024.5.25
//

package main

import (
	"container/list"
	"fmt"
	"math"
	"sort"
)

func subsets(nums []int) [][]int {

	l := list.New()
	result := list.New()

	for i := 0; i <= len(nums); i++ {
		dfs(nums, 0, i, l, result)
	}

	arr := make([][]int, result.Len())
	k := 0
	for e := result.Front(); e != nil; e = e.Next() {
		curl := e.Value.(*list.List)
		arr[k] = make([]int, curl.Len())
		k++
	}

	i := 0
	for e := result.Front(); e != nil; e = e.Next() {
		curl := e.Value.(*list.List)
		j := 0
		for p := curl.Front(); p != nil; p = p.Next() {
			arr[i][j] = p.Value.(int)
			j++
		}

		i++
	}

	return arr
}

func dfs(nums []int, start int, len int, l *list.List, result *list.List) {

	if start == len {
		a := list.New()
		for e := l.Front(); e != nil; e = e.Next() {
			a.PushBack(e.Value)
		}
		result.PushBack(a)
		return
	}

	for i := start; i < len; i++ {
		l.PushBack(nums[i])
		dfs(nums, i+1, len, l, result)
		b := l.Back()
		l.Remove(b)
	}
}

func main() {
	var nums int
	// 读取二维数组的行数和列数
	fmt.Print("请输入(城市)点数: ")
	fmt.Scanln(&nums)
	// 初始化一个二维数组
	arc := make([][]int, nums)
	for i := range arc {
		arc[i] = make([]int, nums)
	}
	// 从控制台读取二维数组的值
	fmt.Println("请输入二维数组的元素,每行输入完毕后按回车键:")
	for i := 0; i < nums; i++ {
		for j := 0; j < nums; j++ {
			var putin int
			fmt.Scanf("%d", &putin)
			if putin == 0 {
				putin = 2004
			}
			arc[i][j] = putin
		}
		fmt.Scanln() // 跳过每行输入后的换行符
	}
	var LengthOfd int = int(math.Pow(2, float64(nums-1)))
	//下面的这个d就是那个动态规划法的表
	d := make([][]int, nums)
	for i := range d {
		d[i] = make([]int, LengthOfd)
	}
	//同样设置一个跟d一样的矩阵,来存最近的前驱
	front := make([][]int, nums)
	for i := range front {
		front[i] = make([]int, LengthOfd)
	}
	//初始化设置成很大的
	for i := range d {
		for j := range d[i] {
			d[i][j] = 2004
			front[i][j] = 2004
		}
	}
	for i := 0; i < nums; i++ {
		d[i][0] = arc[i][0]
		front[i][0] = 0
	}
	// 创建一维存所有要做子集的点。
	numName := make([]int, nums) //生成1,2,3
	for i := 1; i <= nums; i++ {
		numName[i-1] = i
	}
	numName = numName[:len(numName)-1]
	subset := subsets(numName) //生成子集
	sort.Slice(subset, func(i, j int) bool {
		return len(subset[i]) < len(subset[j])
	})
	fmt.Println(subset)
	//下面才刚刚开始tsp
	for j := 1; j < len(subset); j++ { //以d中的列开始扫描,也就是上面的subset(V),表头内容
		for i := 1; i < nums; i++ { //挨个查找看看那个数字没在V的里面,真没在就去赋值,正在查找横表头有无
			judge := false
			for _, theNum := range subset[j] {
				if theNum == i {
					judge = true //在的在的,就不用操作了
					continue
				}
			}
			if judge == false { //wok,真没在

				var edge int = 1314

				for _, theNum := range subset[j] { //theNum,表头中含有的内容
					temp := arc[i][theNum] + d[theNum][j-theNum-len(subset[j])+1]
					if temp < edge {
						edge = temp
						d[i][j] = edge
						front[i][j] = theNum
					}
					//d[i][j] = int(math.Min(float64(d[i][j]), float64(arc[i][theNum]+d[theNum][j-1])))
				}
			}
		}
	}
	//求解最终结果
	TheLastEdge := 520
	for k := 1; k < nums; k++ {
		temp := arc[0][k] + d[k][LengthOfd-1-int(math.Pow(2, float64(k-1)))]
		if temp < TheLastEdge {
			TheLastEdge = temp
			d[0][LengthOfd-1] = TheLastEdge
			front[0][LengthOfd-1] = k
		}
	}

	fmt.Print("TSP最短的路径是:", "0")
	//打印路径
	for i, j, count := LengthOfd-1, 0, 0; ; {
		j = front[j][i]
		i = i - j - count
		fmt.Print("->", j)
		count++
		if i <= 0 {
			fmt.Println("->0")
			break
		}
	}
	//画表
	for i := 0; i < len(subset); i++ {
		str := fmt.Sprint(subset[i])
		fmt.Printf("%10s", str)
		//fmt.Print(subset[i], "\t\t")
	}
	fmt.Println()
	for i := 0; i < nums; i++ {
		for j := 0; j < LengthOfd; j++ {
			bye := "-"
			if d[i][j] == 2004 {
				fmt.Printf("%10s", bye)
			} else {
				fmt.Printf("%10d", d[i][j])
			}

		}
		fmt.Println()
	}

	fmt.Println("最短路径是:", d[0][LengthOfd-1])
}

/*
4
0 3 6 7
5 0 2 3
6 4 0 2
3 7 5 0
*/

五、参考文献

 算法分析与设计课程实验——TSP问题与01背包问题的动态规划算法实现-CSDN博客


Go的主函数不需要写return

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