Java实现旅行商问题

1 问题描述

何为旅行商问题？按照非专业的说法，这个问题要求找出一条n个给定的城市间的最短路径，使我们在回到触发的城市之前，对每个城市都只访问一次。这样该问题就可以表述为求一个图的最短哈密顿回路的问题。（哈密顿回路：定义为一个对图的每个顶点都只穿越一次的回路）

很容易看出来，哈密顿回路也可以定义为n+1个相邻顶点v1,v2,v3,…,vn,v1的一个序列。其中，序列的第一个顶点和最后一个顶点是相同的，而其它n-1个顶点都是互不相同的。并且，在不失一般性的前提下，可以假设，所有的回路都开始和结束于相同的特定顶点。因此，可以通过生成n-1个中间城市的组合来得到所有的旅行线路，计算这些线路的长度，然后求取最短的线路。下图是该问题的一个小规模实例，并用该方法得到了它的解，

2 解决方案

2.1 蛮力法

此处使用蛮力法解决旅行商问题，取的是4个城市规模，并已经定义好各个城市之间的距离（PS：该距离使用二维数组初始化定义，此处的距离是根据图1中所示距离定义）。此处主要是在体验使用蛮力法解决该问题的思想，如要丰富成普遍规模问题，还请大家自己稍微修改一下哒。对于代码中如碰到不能理解的地方，可以参考文章末尾给出的参考资料链接，以及相关代码注解~

具体代码如下：

package com.liuzhen.chapterThree;

public class TravelingSalesman {

    public int count = 0;     //定义全局变量，用于计算当前已行走方案次数，初始化为0
    public int MinDistance = 100;    //定义完成一个行走方案的最短距离，初始化为100（PS：100此处表示比实际要大很多的距离）
    public int[][] distance = {{0,2,5,7},{2,0,8,3},{5,8,0,1},{7,3,1,0}};   //使用二维数组的那个音图的路径相关距离长度
    /*
     * start为开始进行排序的位置
     * step为当前正在行走的位置
     * n为需要排序的总位置数
     * Max为n!值
     */
    public void Arrange(int[] A,int start,int step,int n,int Max){
        if(step == n){   // 当正在行走的位置等于城市总个数时
            ++count;           //每完成一次行走方案，count自增1
            printArray(A);     //输出行走路线方案及其总距离
        }
        if(count == Max)
            System.out.println("已完成全部行走方案！！！,最短路径距离为:"+MinDistance);
        else{
            for(int i = start;i < n;i++){
                /*第i个数分别与它后面的数字交换就能得到新的排列,从而能够得到n!次不同排序方案
                 * （PS：此处代码中递归的执行顺序有点抽象，具体解释详见本人另一篇博客：）
                 *算法笔记_017:递归执行顺序的探讨（Java）
*/
                swapArray(A,start,i);
                Arrange(A,start+1,step+1,n,Max);
                swapArray(A,i,start);
            }
        }
    }

    //交换数组中两个位置上的数值
    public  void swapArray(int[] A,int p,int q){
        int temp = A[p];
        A[p] = A[q];
        A[q] = temp;
    }

    //输出数组A的序列，并输出当前行走序列所花距离，并得到已完成的行走方案中最短距离
    public void printArray(int[] A){
        for(int i = 0;i < A.length;i++)   //输出当前行走方案的序列
            System.out.print(A[i]+"  ");

        int tempDistance = distance[A[0]][A[3]];     //此处是因为，最终要返回出发地城市，所以总距离要加上最后到达的城市到出发点城市的距离
        for(int i = 0;i < (A.length-1);i++)   //输出当前行走方案所花距离
            tempDistance += distance[A[i]][A[i+1]];

        if(MinDistance > tempDistance)   //返回当前已完成方案的最短行走距离
            MinDistance = tempDistance;

        System.out.println("  行走路程总和："+tempDistance);
    }

    public static void main(String[] args){
        int[] A = {0,1,2,3};
        TravelingSalesman test = new TravelingSalesman();
        test.Arrange(A,0,0,4,24);    //此处Max = 4!=24
    }
}

运行结果：

1  2  3    行走路程总和：18
 1  3  2    行走路程总和：11
 2  1  3    行走路程总和：23
 2  3  1    行走路程总和：11
 3  2  1    行走路程总和：18
 3  1  2    行走路程总和：23
 0  2  3    行走路程总和：11
 0  3  2    行走路程总和：18
 2  0  3    行走路程总和：23
 2  3  0    行走路程总和：18
 3  2  0    行走路程总和：11
 3  0  2    行走路程总和：23
 1  0  3    行走路程总和：18
 1  3  0    行走路程总和：23
 0  1  3    行走路程总和：11
 0  3  1    行走路程总和：23
 3  0  1    行走路程总和：18
 3  1  0    行走路程总和：11
 1  2  0    行走路程总和：23
 1  0  2    行走路程总和：11
 2  1  0    行走路程总和：18
 2  0  1    行走路程总和：11
 0  2  1    行走路程总和：23
 0  1  2    行走路程总和：18
已完成全部行走方案！！！,最短路径距离为:11

2.2 减治法

旅行商问题的核心，就是求n个不同城市的全排列，通俗一点的话，就是求1_{n的全排列。下面两种方法都是基于减治思想进行的，此处只实现求取1}n的全排列。对于每一种排列，在旅行商问题中还得求取其相应路径长度，最后，在进行比较从而得到最短路径，对于求取最短路径的思想在2.1蛮力法中已经体现，此处不在重复，感兴趣的同学可以自己再动手实现一下~

2.2.1 Johson-Trotter算法

此处算法思想借用《算法设计与分析基础》第三版上讲解，具体如下：

package com.liuzhen.chapter4;

import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;

public class Arrange {
    //使用JohnsonTrotter算法获取1~n的全排列
    public HashMap<Integer , String> getJohnsonTrotter(int n){
        HashMap<Integer , String> hashMap = new HashMap<Integer , String>();
        int count = 0;                //用于计算生成排列的总个数，初始化为0
        int[] arrayN = new int[n];
        int[] directionN = new int[n+1];      //directionN[i]用于标记1~n中数字i上的箭头方向，初始化值为0，表示箭头方向向左；值为1 表示箭头方向向右
        for(int i = 0;i < n;i++)
            arrayN[i] = i+1;
        String result = getArrayString(arrayN);
        hashMap.put(count, result);        //将原始排列添加到哈希表中
        while(judgeMove(arrayN,directionN)){      //存在一个移动元素
            int maxI = getMaxMove(arrayN,directionN);
            if(directionN[arrayN[maxI]] == 0)      //箭头指向左方
                swap(arrayN,maxI,--maxI);
            if(directionN[arrayN[maxI]] == 1)       //箭头指向右方
                swap(arrayN,maxI,++maxI);
            for(int i = 0;i < n;i++){               //调转所有大于arrayN[maxI]的数的箭头方向
                if(arrayN[i] > arrayN[maxI]){
                    if(directionN[arrayN[i]] == 0)
                         directionN[arrayN[i]] = 1;
                    else
                        directionN[arrayN[i]] = 0;
                }
            }
            count++;
            result = getArrayString(arrayN);
            hashMap.put(count, result);        //将得到的新排列添加到哈希表中
        }
        return hashMap;
    }
    //判断数组arrayN中是否存在可移动元素
    public boolean judgeMove(int[] arrayN,int[] directionN){
        boolean judge = false;
        for(int i = arrayN.length - 1;i >= 0;i--){
            if(directionN[arrayN[i]] == 0 && i != 0){     //当arrayN[i]数字上的箭头方向指向左边时
                if(arrayN[i] > arrayN[i-1])
                    return true;
            }
            if(directionN[arrayN[i]] == 1 && i != (arrayN.length-1)){    //当arrayN[i]数字上的箭头方向指向右边时
                if(arrayN[i] > arrayN[i+1])
                    return true;
            }
        }
        return judge;
    }
    //获取数组arrayN中最大的可移动元素的数组下标
    public int getMaxMove(int[] arrayN,int[] directionN){
        int result = 0;
        int temp = 0;
        for(int i = 0;i < arrayN.length;i++){
            if(directionN[arrayN[i]] == 0 && i != 0){     //当arrayN[i]数字上的箭头方向指向左边时
                if(arrayN[i] > arrayN[i-1]){
                    int max = arrayN[i];
                    if(max > temp)
                        temp = max;
                }
            }
            if(directionN[arrayN[i]] == 1 && i != (arrayN.length-1)){    //当arrayN[i]数字上的箭头方向指向右边时
                if(arrayN[i] > arrayN[i+1]){
                    int max = arrayN[i];
                    if(max > temp)
                        temp = max;
                }
            }
        }
        for(int i = 0;i < arrayN.length;i++){
            if(arrayN[i] == temp)
                return i;
        }
        return result;
    }
    //交换数组中两个位置上的数值
    public void swap(int[] array,int m,int n){
        int temp = array[m];
        array[m] = array[n];
        array[n] = temp;
    }
    //把数组array中所有元素按照顺序以字符串结果返回
    public String getArrayString(int[] array){
        String result = "";
        for(int i = 0;i < array.length;i++)
            result = result + array[i];
        return result;
    }

    public static void main(String[] args){
        Arrange test = new Arrange();
        HashMap<Integer , String> hashMap = test.getJohnsonTrotter(3);
        Collection<String> c1 = hashMap.values();
        Iterator<String> ite = c1.iterator();
        while(ite.hasNext())
            System.out.println(ite.next());
        System.out.println(hashMap);

    }
}

运行结果：

132
321
213
{0=123, 1=132, 2=312, 3=321, 4=231, 5=213}

2.2.2 基于字典序的算法

此处算法思想也借用《算法设计与分析基础》第三版上讲解，具体如下：

package com.liuzhen.chapter4;

import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;

public class Arrange1 {

    public HashMap<Integer,String> getLexicographicPermute(int n){
        HashMap<Integer,String> hashMap = new HashMap<Integer,String>();
        int count = 0;         //用于计算生成排列的总个数，初始化为0
        int[] arrayN = new int[n];
        for(int i = 0;i < n;i++)
            arrayN[i] = i+1;
        String result = getArrayString(arrayN);
        hashMap.put(count, result);        //将原始排列添加到哈希表中
        while(riseTogetherArray(arrayN)){     //数组中存在两个连续的升序元素
            int i = getMaxI(arrayN);     //找出使得ai<ai+1的最大i: ai+1>ai+2>...>an
            int j = getMaxJ(arrayN);     //找到使得ai<aj的最大索引j: j>=i,因为ai<ai+1
            swap(arrayN,i,j);
            reverseArray(arrayN,i+1,arrayN.length-1);
            result = getArrayString(arrayN);
            count++;
            hashMap.put(count, result);        //将新得到的排列添加到哈希表中
        }
        System.out.println("排列总个数count = "+(count+1));
        return hashMap;
    }
    //判断数组中是否 包含两个连续的升序元素
    public boolean riseTogetherArray(int[] arrayN){
        boolean result = false;
        for(int i = 1;i < arrayN.length;i++){
            if(arrayN[i-1] < arrayN[i])
                return true;
        }
        return result;
    }
    //返回i:满足ai<ai+1，ai+1>ai+2>...>an(PS:an为数组中最后一个元素)
    public int getMaxI(int[] arrayN){
        int result = 0;
        for(int i = arrayN.length-1;i > 0;){
            if(arrayN[i-1] > arrayN[i])
                i--;
            else
                return i-1;
        }
        return result;
    }
    //返回j:ai<aj的最大索引，j>=i+1，因为ai<ai+1(此处i值为上面函数getMaxI得到值)
    public int getMaxJ(int[] arrayN){
        int result = 0;
        int tempI = getMaxI(arrayN);
        for(int j = tempI+1;j < arrayN.length;){
            if(arrayN[tempI] < arrayN[j]){
                if(j == arrayN.length-1)
                    return j;
                j++;
            }
            else
                return j-1;
        }
        return result;
    }
    //交换数组中两个位置上的数值
    public void swap(int[] array,int m,int n){
        int temp = array[m];
        array[m] = array[n];
        array[n] = temp;
    }
    //将数组中a[m]到a[n]一段元素反序排列
    public void reverseArray(int[] arrayN,int m,int n){
        while(m < n){
            int temp = arrayN[m];
            arrayN[m++] = arrayN[n];
            arrayN[n--] = temp;
        }
    }
    //把数组array中所有元素按照顺序以字符串结果返回
    public String getArrayString(int[] array){
        String result = "";
        for(int i = 0;i < array.length;i++)
            result = result + array[i];
        return result;
    }

    public static void main(String[] args){
         Arrange1 test = new  Arrange1();
         HashMap<Integer,String> hashMap = test.getLexicographicPermute(3);
         Collection<String> c1 = hashMap.values();
         Iterator<String> ite = c1.iterator();
         while(ite.hasNext())
            System.out.println(ite.next());
         System.out.println(hashMap);
    }
}

运行结果：

排列总个数count = 6
132
231
321
{0=123, 1=132, 2=213, 3=231, 4=312, 5=321}