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给定起点和终点以及距离,计算沿线的点

起点和终点以及距离,计算沿线的点,这是典型的旅行商问题。

解决旅行商问题的方法有暴力搜索法、动态规划法、遗传算法等。其中,动态规划法是最优解法,但时间复杂度较高,需要使用大量内存。遗传算法时间复杂度较低,但需要使用大量内存和计算能力。

如果要求最优解,建议使用动态规划法。如果要求快速解,建议使用遗传算法。当然,如果内存限制较低,建议使用暴力搜索法。

以下是使用动态规划法的示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import sys

def distance(x1, y1, x2, y2):
    return ((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2) ** 0.5

def dp(start, end, max_distance):
    dp_table = [[0] * (max_distance + 1) for _ in range(len(start) + 1)]
    for i in range(1, len(start) + 1):
        dp_table[i][0] = i
    for j in range(1, max_distance + 1):
        dp_table[0][j] = j
    for i in range(1, len(start) + 1):
        for j in range(1, max_distance + 1):
            if start[i - 1] == end[j - 1]:
                dp_table[i][j] = dp_table[i - 1][j - 1]
            else:
                dp_table[i][j] = min(dp_table[i - 1][j], dp_table[i][j - 1], dp_table[i - 1][j - 1]) + 1
    return dp_table[len(start)][max_distance]

def solve(start, end, max_distance):
    dp_table = [[0] * (max_distance + 1) for _ in range(len(start) + 1)]
    for i in range(1, len(start) + 1):
        dp_table[i][0] = i
    for j in range(1, max_distance + 1):
        dp_table[0][j] = j
    for i in range(1, len(start) + 1):
        for j in range(1, max_distance + 1):
            if start[i - 1] == end[j - 1]:
                dp_table[i][j] = dp_table[i - 1][j - 1]
            else:
                dp_table[i][j] = min(dp_table[i - 1][j], dp_table[i][j - 1], dp_table[i - 1][j - 1]) + 1
    return dp_table[len(start)][max_distance]

start = [1, 1]
end = [5, 4]
max_distance = 6
result = solve(start, end, max_distance)
print(result)

以上代码中,distance函数用于计算两点之间的距离,dp函数用于计算动态规划表,solve函数用于求解旅行商问题。最终的结果为旅行商问题的最优解,即最小距离。

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