题目链接: huangjing 题意:给出一幅图.图中有一些点,然后从第1个点出发,然后途径全部有石头的点.最后回到原点,然后求最小距离.当初作比赛的时候不知道这就是旅行商经典问题.回来学了一下. 思路: 状态转移方程 DP[k][i|base[k]]=min(DP[k][i|base[k]],DP[j][i]+dis[j][k]) DP[J][I]表示从起点到j点在i状态下的最小距离...DP[j][i]+dis[j][k]表从j到k的距离.. .时间复杂度是(n∗m+(t2)∗(2t)),那…

称号:Harry And Dig Machine 哈哈  最终涨边粉色了,不easy呀.顺便写一道题解吧 题意:给一个m*n的矩阵,然后当中最多由10个有值,求总左上角把全部的值都拿上回到左上角的最小步数. 标准的TSP回到原点问题,须要先预处理出图来.然后TSP就可以. AC代码: #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #include <string> #include <…

题目地址:pid=5067">HDU 5067 经典的TSP旅行商问题模型. 状压DP. 先分别预处理出来每两个石子堆的距离.然后将题目转化成10个城市每一个城市至少经过一次的最短时间模型.然后简单的状压DP就可以. 代码例如以下: #include <iostream> #include <cstdio> #include <string> #include <cstring> #include <stdlib.h> #incl…

题目链接 bc上的一道题,刚开始想用这个方法做的,因为刚刚做了一个类似的题,但是想到这只是bc的第二题, 以为用bfs水一下就过去了,结果MLE了,因为bfs的队列里的状态太多了,耗内存太厉害. 题意: 从某一点出发,遍历网格上的一些点,每个点至少访问一次需要的最小时间是多少. 官方题解: 由于Harry的dig machine是无限大的,而装载石头和卸载石头是不费时间的,所以问题可以转化成:从某一点出发,遍历网格上的一些点,每个点至少访问一次需要的最小时间是多少.这就是经典的旅行商问题,考虑到…

Harry And Dig Machine Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 435    Accepted Submission(s): 153 Problem Description   As we all know, Harry Porter learns magic at Hogwarts School. Howe…

HDU 5067 Harry And Dig Machine 思路:因为点才10个,在加上一个起点,处理出每一个点之间的曼哈顿距离,然后用状压dp搞,状态表示为: dp[i][s],表示在i位置.走过的点集合为s的最小代价 代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 15;…

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5067 题意: 给你一个n*m的地图,地图上标着对应位置的石子数.你从左上角出发,每次可以向上下左右四个方向移动.你要遍历所有有石子的地方,并返回起点.问你最少的移动步数. 题解: 简化问题: 只保留起点和有石子的点,预处理出保留点两两之间的最短路(曼哈顿距离),将矩阵转化为一个无向图. 原题变为了TSP模板题. 然后套模板就好了... 三重for循环,分别枚举state.当前位置i.下一步位置j.…

求解的问题,burma.tsp里面的内容 1 16.47 96.10 2 16.47 94.44 3 20.09 92.54 4 22.39 93.37 5 25.23 97.24 6 22.00 96.05 7 20.47 97.02 8 17.20 96.29 9 16.30 97.38 10 14.05 98.12 11 16.53 97.38 12 21.52 95.59 13 19.41 97.13 14 20.09 94.55 主程序 为方便调用,已经将所有的模块整合到一个程序内.…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5067 思路:问题可以转化成:从某一点出发,遍历网格上的一些点,每个点至少访问一次需要的最小时间是多少.这就是经典的旅行商问题,考虑到我们必须要遍历的点只有不到10个,可以用状态压缩解决. dp[i][j]表示i状态的点被访问过了,当前停留在点j 需要的最少时间,状态转移方程:dp[i|(1<<k)][k]=min(dp[i|(1<<k)][k],dp[i][j]+abs(q[j].x-q[k].…

model: sets: cities../:level; link(cities, cities): distance, x; !距离矩阵; endsets data: distance ; enddata n = @size(cities); !目标函数; min=@sum(link:distance * x); @For(cities(k): !进入城市k; ; !离开城市k; ; ); !保证不出现子圈; : #and# i#ne#j: ); ); !限制u的范围以加速模型的求解,保证所…

本来以为在了解蚁群算法的基础上实现这道奇怪的算法题并不难,结果实际上大相径庭啊.做了近三天时间,才改成现在这能勉强拿的出手的模样.由于公式都是图片,暂且以截图代替那部分内容吧,mark一记. 1 蚁群算法 (1) 蚁群AS算法简介 20世纪90年代意大利学者M．Dorigo,V．Maniezzo,A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发,通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为,提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁群算法,是群智能理论研究领域的一种主要算法.用该方法求解TSP问题.分配问题.job…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/jiang425776024/article/details/84532018 效果图:程序会动态的展示迭代过程,40以内城市大概迭代300次能收敛到最优:这里是用中国城市地理坐标直接做欧式距离计算,实际上可以根据问题作出调整.Github:https://github.com/425776024/TSP-GA-py 测试数据:china.…

import random import math import matplotlib.pyplot as plt import city class no: #该类表示每个点的坐标 def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y def draw(t): #该函数用于描绘路线图 x = [0] * (m+1) y = [0] * (m+1) for i in range(m): x[i] = p[t[i]].x y[i] = p[t[i]].y x[…

  连续型Hopfield在matlab中没有直接的工具箱,所以我们们根据Hopfield给出的连续行算法自行编写程序.本文中,以求解旅行商 问题来建立Hopfield网络,并得到解,但是该解不一定是最优解,用Hopfield得到的解可能是次优解,或没有解.直接上问题: 8个城市的坐标: 0.100000000000000 0.1000000000000000.900000000000000 0.5000000000000000.900000000000000 0.100000000000000…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5067 题目意思:给出一个 n * m 的方格,每一个小方格(大小为1*1)的值要么为 0 要么为一个正整数.规定是正整数的值得方格个数不超过 10 个.现在问从最左上角的点开始,要经过所有正整数的值的点之后,要返回到最左上角的点的最短路径是多少. 其实为正整数的那些点具体值是什么根本无关紧要.可以先求出所有点到其他点的两两最短路径,然后利用状态压缩 (考虑到只有10个点,状态数最多为2^10)来求出…

题意:有n个城市,有p条单向路径,连通n个城市,旅行商从0城市开始旅行,那么旅行完所有城市再次回到城市0至少需要旅行多长的路程. 思路:n较小的情况下可以使用状态压缩dp,设集合S代表还未经过的城市的集合,那么dp[S][v]:当前旅行商还有集合S中的城市没有旅行,并且在城市v时走过的所有路径长度 参考代码: #define _CRT_SECURE_NO_DEPRECATE #include<iostream> #include<algorithm> #include<str…

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 00 目录 局部搜索再次科普 变邻域搜索 造轮子写代码 01 局部搜索科普三连 虽然之前做的很多篇启发式的算法都有跟大家提过局部搜索这个概念,为了加深大家的印象,在变邻域主角登场之前还是给大家科普一下相关概念.热热身嘛- 1.1 局部搜索是什么玩意儿? 官方一点:局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.对于某些计算起来非常复杂的最优化问题,比如各种NP完全问题,要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长,因此诞生了各种启发…

参考资料: 遗传算法解决TSP旅行商问题(附:Python实现) 遗传算法详解(GA)(个人觉得很形象,很适合初学者) from itertools import permutations import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from itertools import combinations, permutations #%matplotlib inline def fitnessFuncti…

00 前言 上次变邻域搜索的推文发出来以后,看过的小伙伴纷纷叫好.小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码.今天,就在此给大家双手奉上啦,希望大家能ENJOY哦! 01 代码说明 本次代码还是基于求解TSP旅行商问题的.至于什么是TSP问题,小编这实在是不想科普啦-- 代码是基于迭代搜索那个代码魔改过来的.其实看了这么多启发式算法解TSP问题的代码.想必各位都有了一个比较清晰的认识,其实呀.之前介绍的模拟退火.遗传算法.迭代搜索和现在的变邻域等等,是十…

旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. #!/user/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # TSP旅行商问题:若干个城市,任意两个城市之间距离确定,要求一旅行商从某城市 # 出…

Harry And Physical Teacher Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 38    Accepted Submission(s): 34 Problem Description As we all know, Harry Porter learns magic at Hogwarts School. How…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5067 贴题解 由于Harry的dig machine是无限大的,而装载石头和卸载石头是不费时间的,所以问题可以转化成:从某一点出发,遍历网格上的一些点,每个点至少访问一次需要的最小时间是多少.这就是经典的旅行商问题,考虑到我们必须要遍历的点只有不到10个,可以用状态压缩解决. Dp[i][j]表示i状态的点被访问过了,当前停留在点j 需要的最少时间.枚举另一点不在i状态内的点k,从点j节点走向点k,状态转移…

一.磁盘选择策略 1.1.介绍 在HDFS中,所有的数据都是存在各个DataNode上的.而这些DataNode上的数据都是存放于节点机器上的各个目录中的,而一般每个目录我们会对应到1个独立的盘,以便我们把机器的存储空间基本用上.这么多的节点,这么多块盘,HDFS在进行写操作时如何进行有效的磁盘选择呢 HDFS目前的2套磁盘选择策略都是围绕着"数据均衡"的目标设计的:RoundRobinVolumeChoosingPolicy和AvailableSpaceVolumeChoosingP…

一般DP 都是有模板的,先初始化,然后找到不同状态下数值的关系,使得某个状态可用另一个状态由一个固定的方式转移而来,列出状态转移方程,这就是DP: 例题 P1216 [USACO1.5]数字三角形 Number Triangles f[i][j]+=max(f[i-][j-],f[i-][j]); 方程 P1044 栈 f[i]+=f[j]*f[i-j-]; 方程 P2800 又上锁妖塔 f[i]=min(f[i-]+t[i],min(f[i-]+t[i-],f[i-]+t[i-])); 方程…

迭代局部搜索(Iterated Local Search, ILS) 源代码下载请关注微信公众号[程序猿声],在后台回复:[ILS],不包括[]即可下载. 00 目录 局部搜索算法 简单局部搜索 迭代局部搜索 01 局部搜索算法 1.1 什么是局部搜索算法? 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.因为对于很多复杂的问题,求解最优解的时间可能是极其长的.因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解,局部搜索就是其中一种.它是一种近似算法(Approximate algorithms). 局部…

Harry And Dig Machine Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 852    Accepted Submission(s): 348 Problem Description   As we all know, Harry Porter learns magic at Hogwarts School. Howev…

题目链接:http://poj.org/problem?id=3311 学习博客:https://blog.csdn.net/u013480600/article/details/19692985 Hie with the Pie Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9954   Accepted: 5368 Description The Pizazz Pizzeria prides itself in de…

今天是赵和旭老师的讲授~ 状态压缩 dp 状态压缩是设计 dp 状态的一种方式. 当普通的 dp 状态维数很多(或者说维数与输入数据有关),但每一维总量很少时,可以将多维状态压缩为一维来记录. 这种题目最明显的特征就是:都存在某一给定信息的范围非常小(在 20 以内),而我们在 dp 中所谓压缩的就是这一信息. (或者是在做题过程中分析出了某一信息种类数很少) 我们发现这个 m 是非常小的,这样就可以启发我们对每一行 2m 状态压缩. 设 dp [ i ][ S ] 表示到了第 i 行,第 i…

DP&图论  DAY 3  上午 状态压缩dp >状态压缩dp ◦状态压缩是设计dp状态的一种方式.◦当普通的dp状态维数很多(或者说维数与输入数据有关),但每一维总量很少是,可以将多维状态压缩为一维来记录.◦这种题目最明显的特征就是: 都存在某一给定信息的范围非常小(在20以内),而我们在dp中所谓压缩的就是这一信息.◦(或者是在做题过程中分析出了某一信息种类数很少)◦我们来看个例子. >经典题◦给出一个n*m的棋盘,要放上一些棋子,要求不能有任意两个棋子相邻.求方案数.◦ n<…