动态规划--双调欧几里得旅行商问题

发现自己实在是太弱了,这个算法理解的太慢了...

具体的解法参照别人的解题思路,我自己动手重新编了代码,加深自己的学习印象。

双调欧几里得旅行商问题

   欧几里得旅行商问题是对平面上给定的n个点确定一条连接各点的最短闭合旅程的问题。如图(a)给出了一个7个点问题的解。这个问题的一般形式是NP完全的,故其解需要多于多项式的时间。

    J.L. Bentley 建议通过只考虑双调旅程(bitonic tour)来简化问题,这种旅程即为从最左点开始,严格地从左到右直至最右点,然后严格地从右到左直至出发点。下图(b)显示了同样的7个点的最短双调路线。在这种情况下,多项式的算法是可能的。事实上,存在确定的最优双调路线的O(n*n)时间的算法。

   

    注:在一个单位栅格上显示的平面上的七个点。 a)最短闭合路线,长度大约是24.89。这个路线不是双调的。b)相同点的集合上的最短双调闭合路线。长度大约是25.58。

解:

算法的基本思想:

首先将给出的点排序,关键字x,重新编号,从左至右1,2,3,…,n。

    定义p[i][j],表示结点i到结点j之间的距离。(图b)

    定义d[i][j],表示从i连到1,再从1连到j,(注意,i>j,且并没有相连。)(图a)

  

    对于任意一个点i来说,有两种连接方法,一种是如图(a)所示,i与i-1相连,另一种呢是如图(b),i与i-1不相连。

    根据双调旅程,我们知道结点n一定与n相连,那么,如果我们求的d[n][n-1],只需将其加上p[n-1][n]就是最短双调闭合路线。

根据上图,很容易写出方程式:

d[i][j]=d[i-1][j]+p[i][i-1];     

  d[i][i-1]=min(d[i-1][j]+p[j][i]);

 

 

算法的代码:

#include<iostream>

#include<cmath>

#include<stdio.h>

 

using namespace std;

const int maxn=101;

 

struct{

int x,y;

}a[maxn];

 

double d[maxn][maxn],p[maxn][maxn];

 

int n;

double min(double x,double y)

{

       if(x>y)

              return y;

       else

              return x;

}

 

void init()

{

       int i;

       scanf("%d",&n);

       for(i=1;i<=n;i++)

       {//输入我们要游经的点的坐标

              scanf("%d%d",&a[i].x,&a[i].y);

       }

 

       for(i=1;i<=n;i++)

       {

              printf("a[%d].x=%d,a[%d].y=%d\n",i,a[i].x,i,a[i].y);

       }

 

}

 

void qsort(int l,int r)

{//这里是快速排序,将所有的输入点按照X坐标排序

              int i=l,j=r,mid=a[(i+j)>>1].x;

              while(i<j)

              {

                            while(a[i].x<mid)i++;

                            while(mid<a[j].x)j--;

                            if(i<=j)

                            {

                                   swap(a[i].x,a[j].x);

                                   swap(a[i].y,a[j].y);

                                   i++;j--;

                            }

              }

 

              for(int m=1;m<=r;m++)

              {

                     printf("a[%d].x=%d,a[%d].y=%d\n",m,a[m].x,m,a[m].y);

              }

              if(l<j)

                     qsort(l,j);

              if(i<r)

                     qsort(i,r);

}

 

double cnt(int x1,int y1,int x2,int y2)

{//具体计算两个点之间距离的算法

       int x=(x1-x2)*(x1-x2);

       int y=(y1-y2)*(y1-y2);

       return sqrt(x+y);   

}

 

 

void work_p()

{//将所有的两两点之间的距离计算出来,因为此处是对称矩阵所以只需要计算一半

       int i,j;

       for(i=1;i<n;i++)

              for(j=i+1;j<=n;j++)

                     {

                            p[i][j]=p[j][i]=cnt(a[i].x,a[i].y,a[j].x,a[j].y);

                     }

}

 

void DP()

{     //这里是动态规划思想的主要体现部分

       int i,j;

    d[1][1]=0;

    for (i=2;i<=n;i++)

        d[i][1]=p[i][1];

       //

    for (i=2;i<n;i++)

    {

        d[i+1][i]=INT_MAX;

        for (j=1;j<=i-1;j++)

        {

            d[i+1][j]=d[i][j]+p[i][i+1];//不是相邻点的时候计算比较简单,(j,i+1处于两条边上)

            d[i+1][i]=min(d[i+1][i],d[i][j]+p[j][i+1]); //是相邻点的时候就要计算最小值出来(从哪里断开,能够使得i到i+1的距离最小)

        }

    }

 

}

 

int main()

{

    freopen("data.in","r",stdin);

    freopen("data.out","w",stdout);

 

    init();

 

    qsort(1,n);

    work_p();

    DP();

    printf("result is %.2lf\n",d[n][n-1]+p[n][n-1]);

 

       fclose(stdin);

    fclose(stdout);

    return 0;

}

posted @ 2010-06-15 17:55  linux--lgz  阅读(2236)  评论(0编辑  收藏  举报