195、【动态规划】AcWing —— 91. 最短Hamilton路径(C++版本)

news2024/9/28 19:20:14

题目描述

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原题链接:91. 最短Hamilton路径

解题思路

  • 动态规划五步曲:

(1)dp[i][j]含义: 到达点j并且状态为i时,具有的最短路径长度,其中状态j用状态压缩二进制的方式表示。j中从0-n-1位分别对应点0到点n-1,j中某一位的值为1时代表走入此点,值为0时代表不走入此点。

(2)递推公式: d p [ i ] [ j ] = m i n ( d p [ i ] [ j ] , d p [ i − ( 1 < < j ) ] [ k ] + w [ k ] [ j ] ) dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i - (1 << j)][k] + w[k][j]) dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i(1<<j)][k]+w[k][j]),其中 d p [ i − ( 1 < < j ) ] [ k ] + w [ k ] [ j ] dp[i - (1 << j)][k] + w[k][j] dp[i(1<<j)][k]+w[k][j] 表示在没有到达第j个点(i - (1 << j))时,从第k个点到达第j个点所需要的路径长度。

(3)dp数组初始化: dp[1][0] = 0,表示走入初始点0时,此时的距离出发点的距离为0。

(4)遍历顺序: 从左到右,从上到下

(5)举例:
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实现代码

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;
const int N = 21, M = 1 << N;
int dp[M][N], w[N][N];          // dp[M][N]:M表示二进制状态(某一位为0代表此位对应的点不走,为1代表此位对应的点走入)
int n;


int main() {
    // 1、输入数据
    cin >> n;
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        for(int j = 0; j < n; j++) {
            cin >> w[i][j];
        }
    }
    
    // 2、初始化dp
    memset(dp, 0x3f, sizeof dp);        // 要求最小值,所以预先都初始化为最大值
    dp[1][0] = 0;                       // i=1:走入起始点,j=0:代表位于原点0
    
    // 3、状态计算
    for(int i = 0; i < 1 << n; i++) {             // 先遍历各个状态
        for(int j = 0; j < n; j++) {                // 再在遍历在状态i下,各点的最短路径情况
            if(i >> j & 1) {                      // 查看第j个点是否走入。i >> j & 1:将i左移j位,判定当前位置是否走入。为1表示走入,为0表示不走入
                for(int k = 0; k < n; k++) {        // 遍历从k到j的情况
                    // 查看能否由k走到j
                    if(i - (1 << j) >> k & 1) {  // (i - 1 << j)>> k : 在状态i中去除掉第j个点对应的走入状态后,右移k位。再和1相与,相当于是判定第k位是否存在,并能否由k走到j        
                        dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i - (1 << j)][k] + w[k][j]);    
                    }
                }
            }

        }
    }
    
    // 4、输出结果
    cout << dp[(1 << n) - 1][n - 1] << endl;        // 1 << n - 1:此时的值为11..11,意思为所有的点都走到,n - 1:代表走到第n - 1个点
    
    return 0;
}

注意1:优先级问题: 加减法的优先级 > 位运算的优先级,需要对位元算带括号。

注意2:dp[i][j]中让i先表示状态, j后表示点的原因: 因为要求的最短路径需要在之前的点已经添加的基础上进行更新,先遍历状态再遍历点,可以得知在状态i(某些点添加某些点未添加)时,点j到达起始点0的最短路径。

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