Giải giúp mình bài trong hình với nhé! Chủ yếu đưa ra thuật toán sử dụng thôi. Tại bài này có nhiều thuật toán có thể áp dụng mà mình không biết cái nào hiệu quả. INPUT 6 0 1 2 1 3 4 5 0 3 2 3 4 4 1...

rotate image
Trả lời câu hỏi của Nguyễn Công Huy
  • Câu trả lời phải chính xác, đầy đủ dựa trên kiến thức xác thực:
    • ✔ Đối với câu hỏi trắc nghiệm: Đưa đáp án lựa chọn + giải thích lý do chọn đáp án.
    • ✔ Đối với câu hỏi tự luận: Đưa lời giải và đáp án cho câu hỏi.
    • ✔ Đối với câu hỏi trả lời ngắn: Đưa ra đáp án + giải thích lý do.
    • ✔ Chấp nhận sử dụng ảnh do thành viên viết tay, ảnh cần rõ nét, không bị mờ, vỡ ảnh.
  • Sử dụng ngôn ngữ rõ ràng, dễ hiểu.
  • Tránh đưa ra các ý kiến cá nhân mang tính chất chủ quan.
  • Nếu sử dụng thông tin từ nguồn khác, phải trích dẫn nguồn đầy đủ và chính xác.
  • Tuyệt đối không được sao chép các thông tin từ các trang khác, từ AI hoặc chatGPT.
CÂU TRẢ LỜI
avatar
Timi

12/08/2025

Trợ lý học tập AI - Câu trả lời này chỉ mang tính tham khảo
Bài toán bạn đưa ra chính là bài toán "Người du lịch" (Travelling Salesman Problem - TSP), một bài toán kinh điển trong lĩnh vực tối ưu tổ hợp. **Mô tả bài toán:** - Có N thành phố (đất nước). - Chi phí đi từ thành phố i đến thành phố j là C[i][j]. - Cần tìm một chu trình đi qua tất cả các thành phố đúng một lần sao cho tổng chi phí là nhỏ nhất. --- ### Thuật toán có thể áp dụng: 1. **Thuật toán Brute Force (Duyệt tất cả các hoán vị):** - Liệt kê tất cả các hoán vị của N thành phố (ngoại trừ thành phố xuất phát). - Tính tổng chi phí cho mỗi hoán vị. - Chọn hoán vị có tổng chi phí nhỏ nhất. - **Nhược điểm:** Độ phức tạp O(N!), không khả thi với N > 10. 2. **Thuật toán Quy hoạch động với Bitmask (Dynamic Programming + Bitmask):** - Đây là thuật toán phổ biến và hiệu quả cho bài toán TSP với N khoảng 15. - Ý tưởng: - Sử dụng một biến trạng thái là (current_city, visited_set) trong đó: - current_city: thành phố hiện tại. - visited_set: tập các thành phố đã đi qua (được biểu diễn bằng bitmask). - Định nghĩa hàm DP: \[ dp(current\_city, visited\_set) = \text{chi phí nhỏ nhất để đi từ current\_city và đã đi qua các thành phố trong visited\_set} \] - Công thức truy hồi: \[ dp(current\_city, visited\_set) = \min_{next\_city \notin visited\_set} \{ C[current\_city][next\_city] + dp(next\_city, visited\_set \cup \{next\_city\}) \} \] - Trường hợp cơ sở: khi tất cả các thành phố đã được thăm, trả về chi phí về lại thành phố xuất phát (nếu cần). - Độ phức tạp: O(N^2 * 2^N), với N=15 thì vẫn có thể chạy được trong thời gian hợp lý. 3. **Thuật toán Heuristic (xấp xỉ):** - Thuật toán gần đúng như Nearest Neighbor, Genetic Algorithm, Simulated Annealing... - Dùng khi N rất lớn, không thể dùng DP. - Không đảm bảo tìm ra lời giải tối ưu. --- ### Đề xuất: Với N trong khoảng 6 (theo ví dụ) đến 15 (theo đề bài), thuật toán **Quy hoạch động với Bitmask** là lựa chọn tối ưu vì: - Đảm bảo tìm ra lời giải tối ưu. - Vẫn chạy được trong thời gian hợp lý với N ≤ 15. --- ### Thuật toán Quy hoạch động với Bitmask (chi tiết): - Khởi tạo mảng dp với kích thước dp[N][2^N], giá trị ban đầu là vô cực. - dp[start][1 << start] = 0 (bắt đầu từ thành phố start, đã thăm thành phố start). - Lặp qua tất cả các trạng thái visited_set và current_city: - Với mỗi thành phố next_city chưa được thăm trong visited_set: - Cập nhật dp[next_city][visited_set | (1 << next_city)] = min(dp[next_city][visited_set | (1 << next_city)], dp[current_city][visited_set] + C[current_city][next_city]) - Kết quả là min dp[i][(1 << N) - 1] + C[i][start] với i từ 0 đến N-1 (nếu cần quay về điểm xuất phát). --- Nếu bạn muốn, mình có thể giúp bạn viết đoạn code minh họa thuật toán này hoặc giải thích thêm chi tiết nhé!
Hãy giúp mọi người biết câu trả lời này thế nào?
0/5 (0 đánh giá)
thumb up 0
thumb down
0 bình luận
Bình luận

Nguyễn Công Huy

Bài này chính là bài toán người du lịch (Traveling Salesman Problem – TSP), yêu cầu tìm hành trình đi qua tất cả các thành phố đúng một lần với chi phí nhỏ nhất.

Vì ràng buộc N ≤ 15 nên ta không thể duyệt brute force tất cả các hoán vị (N! trường hợp) vì sẽ quá lớn. Thuật toán hiệu quả và phù hợp nhất ở đây là Dynamic Programming với Bitmask.

Ý tưởng thuật toán: DP Bitmask

Ta dùng bitmask để lưu trạng thái những thành phố đã đi qua.

Ký hiệu:

  • dp[mask][i]: chi phí nhỏ nhất để đi qua tất cả các thành phố trong tập mask và kết thúc tại thành phố i.
  • mask là một số nhị phân dài N bit, bit j = 1 nếu thành phố j đã được thăm.
  • C[i][j] là chi phí từ thành phố i đến j.

Công thức quy hoạch động:

  • Trạng thái gốc:
  • dp[1<<i][i] = 0 (xuất phát từ i, chỉ thăm mình nó).
  • Chuyển trạng thái:
bash

Sao chép

Chỉnh sửa
dp[mask][i] = min(dp[mask ^ (1<<i)][j] + C[j][i])
  • với j thuộc mask, j != i.
  • Kết quả cuối:
  • Lấy min(dp[(1<<N) - 1][i] + C[i][start]) cho mọi i.

Độ phức tạp:

  • Số trạng thái: O(N * 2^N)
  • Mỗi trạng thái xét tối đa N cạnh → O(N² * 2^N)
  • Với N ≤ 15 → ~ 15² × 2¹⁵ ≈ 7.3 triệu phép tính, chạy tốt.

Code mẫu (Python):

python

Sao chép

Chỉnh sửa
INF = 10**9

def tsp(N, C):
    dp = [[INF] * N for _ in range(1 << N)]
    dp[1][0] = 0  # Bắt đầu từ thành phố 0
    
    for mask in range(1 << N):
        for u in range(N):
            if not (mask & (1 << u)):
                continue
            for v in range(N):
                if mask & (1 << v):
                    continue
                new_mask = mask | (1 << v)
                dp[new_mask][v] = min(dp[new_mask][v], dp[mask][u] + C[u][v])
    
    ans = INF
    for i in range(N):
        ans = min(ans, dp[(1 << N) - 1][i] + C[i][0])
    return ans


# Đọc dữ liệu
N = int(input())
C = [list(map(int, input().split())) for _ in range(N)]

print(tsp(N, C))

Giải thích với input ví dụ:

csharp

Sao chép

Chỉnh sửa
N = 6
C = [
[0, 1, 2, 1, 3, 4],
[5, 0, 3, 2, 3, 4],
[4, 1, 0, 2, 1, 2],
[4, 2, 5, 0, 4, 3],
[2, 5, 3, 5, 0, 2],
[5, 4, 3, 3, 1, 0]
]

Thuật toán sẽ tìm đường tối ưu với chi phí = 8, đúng như output.

Nếu bạn muốn, mình có thể viết thêm phiên bản tối ưu bộ nhớ hoặc phiên bản backtracking + branch and bound để so sánh tốc độ.

Hãy giúp mọi người biết câu trả lời này thế nào?
5.0/5 (1 đánh giá)
thumb up 1
thumb down
1 bình luận
Bình luận
avatar
level icon

𝓗ǔ̵̟̜̓͛̏̓̋̏̾𝓷𝓽e̸̳̙͎̿̓̉́́𝓻30̵̧̡͔͉͉͇̅̀̅͆̍̃̆͗͝6

12/08/2025

cảm ơn bro nhá


Nếu bạn muốn hỏi bài tập

Các câu hỏi của bạn luôn được giải đáp dưới 10 phút

Ảnh ads

CÂU HỎI LIÊN QUAN

FQA.vn Nền tảng kết nối cộng đồng hỗ trợ giải bài tập học sinh trong khối K12. Sản phẩm được phát triển bởi CÔNG TY TNHH CÔNG NGHỆ GIA ĐÌNH (FTECH CO., LTD)
Điện thoại: 1900636019 Email: info@fqa.vn
Location Địa chỉ: Số 21 Ngõ Giếng, Phố Đông Các, Phường Ô Chợ Dừa, Quận Đống Đa, Thành phố Hà Nội, Việt Nam.
Tải ứng dụng FQA
Người chịu trách nhiệm quản lý nội dung: Nguyễn Tuấn Quang Giấy phép thiết lập MXH số 07/GP-BTTTT do Bộ Thông tin và Truyền thông cấp ngày 05/01/2024
Copyright © 2023 fqa.vn All Rights Reserved