用产生式得出最短巡查路线的距离的算法是什么？-灵析社区
断糖日记理解问题是关于解决经典的旅行商问题（TSP），找到最短巡查路线的距离。可以使用动态规划算法来解决这个问题。以下是具体步骤： 1. **设置基础**: - 设定一个距离矩阵 `dist`，其中 `dist[i][j]` 表示地点 `i` 到地点 `j` 的距离。 - 定义 `dp[mask][i]` 表示从起点出发，经过所有由 `mask` 表示的地点，并以地点 `i` 结束的最短路径。 2. **初始化**: - 初始化起点的状态：`dp[1 << start][start] = 0`，其中 `start` 是起点 `A` 的索引。 3. **状态转移**: - 对于每一个可能的状态 `mask`（用二进制表示经过的地点集合），以及每一个可能的当前地点 `i`（表示此状态下的结束点），更新 `dp[mask][i]`。 ```markdown for mask in range(1, 1 << N): for u in range(N): if mask & (1 << u): for v in range(N): if mask & (1 << v) == 0: new_mask = mask | (1 << v) dp[new_mask][v] = min(dp[new_mask][v], dp[mask][u] + dist[u][v]) ``` 4. **计算结果**: - 最后处理从最后一个节点回到起点的情况，得到最终的最短路径。 ```markdown final_mask = (1 << N) - 1 res = float('inf') for u in range(N): res = min(res, dp[final_mask][u] + dist[u][start]) return res ``` 具体地对问题中五个地点 `ABCDE` 进行操作，通过上述动态规划步骤，可以得出以 `A` 为起点，经过其他地点后回到起点的最短巡查路线的距离。