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Shortest Delivery Tour

Visit every city once and return home as cheaply as possible.

Das lernst du

  • Besuchte Städte als Bits speichern
  • Eine DP über Teilmengen und letzte Stadt schreiben
  • Kleine TSP-Instanzen exakt lösen

Problem

A courier starts at city 0, visits every other city exactly once and returns to city 0. distances[i][j] is the cost from i to j. With at most 15 cities, a bitmask dynamic program (Held–Karp) over visited sets is fast enough.

Implement shortest_tour(distances).

Input

distances: An n × n matrix of travel costs; distances[i][i] = 0.

Output

Return the cost of the cheapest round trip.

Einschränkungen

1 ≤ n ≤ 15; 0 ≤ cost ≤ 1,000,000

Beispiele

Beispiel 1
Eingabe:
distances = [
    [0, 10, 15, 20],
    [10, 0, 35, 25],
    [15, 35, 0, 30],
    [20, 25, 30, 0]
]

Erwartete Ausgabe:
expected = 80
Eingabe:
std::vector<std::vector<long long>> distances = {
    {0, 10, 15, 20},
    {10, 0, 35, 25},
    {15, 35, 0, 30},
    {20, 25, 30, 0}
};

Erwartete Ausgabe:
long long expected = 80;
Eingabe:
long[][] distances = new long[][] {
    new long[] {0, 10, 15, 20},
    new long[] {10, 0, 35, 25},
    new long[] {15, 35, 0, 30},
    new long[] {20, 25, 30, 0}
};

Erwartete Ausgabe:
long expected = 80;

Erläuterung

0→1→3→2→0 costs 10 + 25 + 30 + 15 = 80, the cheapest tour.

Beispiel 2
Eingabe:
distances = [
    [0]
]

Erwartete Ausgabe:
expected = 0
Eingabe:
std::vector<std::vector<long long>> distances = {
    {0}
};

Erwartete Ausgabe:
long long expected = 0;
Eingabe:
long[][] distances = new long[][] {
    new long[] {0}
};

Erwartete Ausgabe:
long expected = 0;

Erläuterung

With one city there is nowhere to go: 0.

So gehst du vor

Versuch es zuerst allein und öffne dann einen Hinweis nach dem anderen.

Hinweis 1

Da die Anzahl der Städte klein ist, verfolge lieber, welche Städte schon besucht wurden, statt alle Touren direkt zu enumerieren.

Hinweis 2

Nutze dynamische Programmierung über Teilmengen von Städten und speichere die beste Kosten, um mit genau dieser Menge an einer Stadt zu enden.

Hinweis 3

Achte darauf, bei Stadt 0 zu starten und zu enden, und behandle Fälle, in denen manche Wege extrem teuer, aber trotzdem gültig sind.

Erwartete Komplexität

Zeit O(n^2 2^n), zusätzlicher Speicher O(n 2^n)

Referenzen

Diese Aufgabe wurde für CodeUtility angepasst. Beachte die oben genannten Vorgaben und Einschränkungen.

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