导读 🚀 引言旅行商问题（TSP）是计算机科学中的经典难题之一，目标是在多个城市间找到一条最短路径，使得旅行商能够访问每个城市一次并返回起...
🚀 引言
旅行商问题（TSP）是计算机科学中的经典难题之一，目标是在多个城市间找到一条最短路径，使得旅行商能够访问每个城市一次并返回起点。传统方法难以应对大规模城市的情况，而动态规划（Dynamic Programming, DP）提供了一种优雅的解决方案！💪
💻 动态规划的核心思想
动态规划通过将问题分解为子问题并存储中间结果来避免重复计算。在TSP中，我们定义一个状态 `dp[S][i]`，表示从起点出发经过集合 `S` 中所有城市的最小开销，并以城市 `i` 结尾。通过逐步扩展状态集合，最终可以确定全局最优解。💡
🌐 算法步骤
1️⃣ 初始化：设定起点到各城市的距离为初始值；
2️⃣ 状态转移：基于已知状态计算下一阶段的最优值；
3️⃣ 最终输出：从终点返回起点的最小总成本。
🔍 实际应用
尽管动态规划的时间复杂度较高（约为O(n² × 2ⁿ)），但它能有效解决中小规模问题。例如，在物流配送或电路板布线领域，该算法具有重要意义！📦
🎯 总结
动态规划为旅行商问题提供了高效且精确的求解方式。虽然挑战依旧存在，但这一方法无疑推动了运筹学与算法设计的进步！🎉
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