巡回セールスマン問題の動的計画法での解法

セールスマンが訪問しなければならないn個の都市、nは完全グラフである都市は、営業担当者がただ1回の訪問のすべての都市を必要とし、最終的に戻って街へ。
少なくとも都市、旅費やセールスマンの希望に市からのコストの旅行があります。
NPの問題は、一般的に、あなたが解決するためのバックトラックや動的プログラミングを使用することができ、巡回セールスマン問題です。

class Solution:
    def __init__(self, X, start_node):
        self.X = X
        self.start_node = start_node
        self.array = [[0] * (2 ** (len(self.X) - 1)) for i in range(len(self.X))]

    def transfer(self, sets):
        su = 0
        for s in sets:
            su = su + 2 ** (s - 1)
        return su

    def tsp(self):
        s = self.start_node
        num = len(self.X)
        cities = list(range(num))
        cities.pop(cities.index(s))
        node = s
        return self.solve(node, cities)

    def solve(self, node, future_sets):
        if len(future_sets) == 0:
            return self.X[node][self.start_node]
        d = 9999999
        distance = []
        for i in range(len(future_sets)):
            s_i = future_sets[i]
            copy = future_sets[:]
            copy.pop(i)
            distance.append(self.X[node][s_i] + self.solve(s_i, copy))

        d = min(distance)
        next_one = future_sets[distance.index(d)]
        c = self.transfer(future_sets)
        self.array[node][c] = next_one
        return d


n = int(input())
m = int(input())
D = [[9999999 for j in range(n)] for i in range(n)]
for i in range(m):
    a, b, t = list(map(float, input().split()))
    a,b = int(a),int(b)
    D[a][b] = t
    D[b][a] = t

S = Solution(D, 0)
res = int(S.tsp())
if res >= 9999999:
    print(-1)
else:
    print(res)

参考：
コミック：巡回セールスマン問題とは何ですか？
巡回セールスマン問題ダイナミック・プログラミング・ソリューション（Pythonのバージョン）