坐标系中有一些点 points(x,y)，请写一个算法来给这些点分组。
要求：
- 同一组内的点，它们之间的距离不能大于 d
- 分组数量要最少
- 每组的点数不能超过 m
- 设：每组内链接所有点最短的那条连线（最优路径）= l , 要求所有组的 l 加起来尽可能小 (有些点可以同时分在多个组时 需要考虑全局最优)
d 和 m 可以自定义配置
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liu731 21 小时 46 分钟前
你这不物流排程系统吗？网上没有的 Ai 也太会啊。
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murmur 21 小时 45 分钟前
这个东西如果是物流系统，算法是解决不了的，实际上还要考虑交通、租金、劳动力、消费能力
比如广东深圳，挨得很近，也是双仓库 |
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qwertyzzz 21 小时 19 分钟前
为啥我问 ai ai 给出答案了 有测试用例吗
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ccpp132 21 小时 9 分钟前  2
光你第四点，就是个最短哈密尔顿路径，目前没有多项式的算法
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openmynet 19 小时 54 分钟前
你这应该找的是聚类这方面的算法，比如 dbscan 之类的，好一点的可以试试基于 infomap 的聚类，或者 louvain 、Leiden
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kaishi123 19 小时 34 分钟前
看不懂，但是问了下马首富，马首富思考了 17 秒就给出了答案。太长了就不复制了。
### 算法思路 1. **计算距离矩阵**：首先计算所有点之间的距离，以便快速判断点对是否满足距离约束 `d`。 2. **初始聚类**：使用 DBSCAN 聚类算法初步分组，设置距离阈值 `d`，确保组内点之间的距离不超过 `d`。 3. **分割大聚类**：检查每个聚类的大小，如果超过 `m`，则将其分割成多个大小不超过 `m` 的子聚类。 4. **优化路径**：对每个聚类计算其内部最优路径长度 `l`（使用旅行商问题 TSP 的近似解法）。 5. **重叠优化**：允许某些点在多个组中重叠，通过贪心策略调整分组，尝试最小化所有 `l` 的总和。 6. **最小化分组数量**：在满足上述条件的基础上，合并较小的聚类以减少分组数量。 |
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chen1star 18 小时 24 分钟前
首先，问题要求将若干坐标点分组，给定的约束条件包括：组内两点的距离不超过 d ，且每组的点数不超过 m ，同时优化总路径长度。
我需要先考虑如何计算组内的最短路径（ l ），优化这个路径长度的同时满足每组条件。可能需要用到图算法来处理距离限制，同时还要优化分组的数量。关键是找到既能保持点的距离，又能最小化路径总和的方法。 我应该从两点之间距离的计算入手。 该问题涉及带约束的聚类，要求每组内两点之间的最大距离不超过 d ，同时最小化每组的路径长度。每组的点数不能超过 m ，而且某些点可以属于多个组。优化目标是最小化所有组路径长度的总和。考虑到问题是 NP 难度，我可能需要使用贪心算法或迭代聚类的策略。一种可能的策略是通过分割点集来逐步逼近全局最优解。 我可以通过以下步骤来设计算法：首先，计算点间的所有距离，构建图并检查每个组是否为完全连通。然后，可以使用贪心策略，将点分配到现有组中，满足距离和容量约束。如果无法分配，再创建新组。同时，尝试合并接近的组以最小化总数，并检查是否允许点 belonging to multiple groups 来减少 TSP 路程总和。我可能会使用递归分区或聚类方法来进一步优化。 下面给出一种基于启发式搜索和局部优化的整体思路。注意：由于问题同时兼顾“组内所有点两两距离不超过 d”、“每组点数上限 m”、“组数最少”以及“各组最优路径（例如近似 TSP 路径）总长尽可能小”，而这几个目标之间可能会产生冲突，所以问题本质上属于 NP‐hard （甚至是多目标组合优化问题），因此下面的算法设计主要为启发式和近似方法，实际应用中可能需要根据问题规模做进一步调优。 算法思路概述 构造邻接图 将所有点看作图中的节点，构造一个无向图 𝐺 = ( 𝑉 , 𝐸 ) G=(V,E) ，其中对任意两个点 𝑝 𝑖 , 𝑝 𝑗 p i ,p j ，如果它们之间的欧式距离不大于 𝑑 d ，则在图中建立一条边。这样，同一组内任意两点均应是图中的邻居。 初步分组：生成可行覆盖 基于上一步的图，可以考虑“团（ clique ）”或者“完全子图”来满足组内任意两点距离都不大于 𝑑 d 。但同时要求每组点数不超过 𝑚 m ，所以可以采用以下贪心策略： 排序和选择：对所有点进行某种顺序排序（例如：按坐标、密度或度数排序）； 构造候选组：从未分配的点中取出一个点 𝑝 p ，将其作为组的种子，然后遍历与 𝑝 p 相邻（且与已选组内所有点均满足距离 ≤ 𝑑 ≤d ）的点，依次加入组中（直到不能再加或者已达到上限 𝑚 m ）； 重复：更新未覆盖的点集，直至所有点至少被覆盖一次。 此处允许“覆盖重叠”，即某些点可以出现在多个组中，以便后续在全局优化时获得更好的 TSP 路径总长。 组内 TSP 路径评估 对于每个候选组，采用近似 TSP 算法（如最近邻启发式、2-opt 或其他近似方法）计算“组内最短连通路径长度” 𝑙 l 。这一步用于衡量当前分组的“紧凑度”。 目标是使得所有组的 𝑙 l 值之和尽可能小。 局部搜索与迭代改进 在初步分组的基础上，采用局部搜索策略改进整体方案。关键步骤包括： 合并尝试：检查两个或多个相邻（或重叠）组，尝试合并成一个更大的组，前提是合并后所有点依然满足任意两点距离 ≤ 𝑑 ≤d 且组内点数不超过 𝑚 m 。若合并后整体 TSP 路径的总长下降，同时组数减少，则接受该操作。 边界调整：对于位于多个组交界处的点，尝试“复制”其到多个组中或调整所属关系，从而使得各组内部更紧凑，进而降低 TSP 路径长度。 局部交换：考虑将某个组中的一个点移至另一个组（或者同时存在于两个组中），前提是移动后两个组都满足距离和容量限制，且整体目标（组数最少且 TSP 总长降低）得到改善。 目标函数：整个局部搜索的目标可以设计为一个加权函数，例如 𝐹 = 𝛼 × ( 组数 ) + 𝛽 × ( ∑ 𝑖 𝑙 𝑖 ) F=α×(组数)+β×( i ∑ l i ) 其中 𝛼 , 𝛽 α,β 为权重，反映“先求最少组数，再求紧凑”的要求。 终止条件 当连续多次局部搜索未能改进目标函数，或达到预设的迭代次数时，算法终止，输出当前的分组方案。 伪代码示例 python 复制 # 假设 points 是所有点的列表，每个点格式为 (x, y) def build_graph(points, d): G = {p: set() for p in points} for i in range(len(points)): for j in range(i+1, len(points)): if distance(points[i], points[j]) <= d: G[points[i]].add(points[j]) G[points[j]].add(points[i]) return G def initial_grouping(points, G, m): groups = [] uncovered = set(points) # 可根据度数或密度对点排序，下面简单按列表顺序处理 while uncovered: p = uncovered.pop() group = {p} # 遍历与 p 邻接且与当前组所有点距离 <= d 的点 candidates = [q for q in G[p] if q in uncovered] for q in candidates: if len(group) >= m: break if all(distance(q, r) <= d for r in group): group.add(q) uncovered.discard(q) groups.append(group) return groups def compute_tsp_length(group): # 使用近似 TSP 算法计算该组点的最优路径长度 # 这里可以用最近邻法或 2-opt 改进，返回近似值 l return approx_tsp_length(group) def local_search(groups, d, m, alpha, beta): improved = True while improved: improved = False # 尝试合并组、交换点等局部操作 for g1, g2 in candidate_group_pairs(groups): if can_merge(g1, g2, d, m): new_group = g1.union(g2) old_cost = compute_tsp_length(g1) + compute_tsp_length(g2) + alpha*2 new_cost = compute_tsp_length(new_group) + alpha*1 if new_cost < old_cost: groups.remove(g1) groups.remove(g2) groups.append(new_group) improved = True break if improved: continue # 对边界点进行交换或复制操作 for group in groups: for p in list(group): # 尝试将 p 也加入到相邻组中或从当前组移除 for other in groups: if other is group: continue if p not in other and all(distance(p, q) <= d for q in other) and len(other) < m: # 评估 p 同时属于两个组对整体目标的影响 cost_before = compute_tsp_length(group) + compute_tsp_length(other) # 这里假设允许 p 同时在两个组中 new_cost = compute_tsp_length(group) + compute_tsp_length(other) if new_cost < cost_before: other.add(p) improved = True break if improved: break if improved: break return groups def overall_algorithm(points, d, m, alpha=1, beta=1): G = build_graph(points, d) groups = initial_grouping(points, G, m) # 计算初始目标函数值 total_tsp = sum(compute_tsp_length(g) for g in groups) cost = alpha * len(groups) + beta * total_tsp # 迭代局部搜索改进分组方案 groups = local_search(groups, d, m, alpha, beta) return groups 说明与扩展 图构造阶段保证了每组内任意两点间的距离均不超过 𝑑 d 。 初步分组阶段采用贪心策略生成一组覆盖，同时尽可能让组内点紧密。 TSP 路径近似：由于精确求解 TSP 是 NP-hard ，通常采用近似算法；这部分可以根据具体场景进行调节。 局部搜索：采用合并、交换、边界复制等操作，以便在满足约束（距离、容量）的前提下，减少分组数量并降低整体路径长度。 多目标优化：目标函数中加入了组数和各组路径长度的权重，允许调节“先组数最少”还是“路径更短”两个目标的优先级。 允许重叠：在局部搜索中可以允许某些点出现在多个组中，这在一些边缘点附近可能有助于全局优化。 总结 整体算法利用“构图—初分组—TSP 评估—局部搜索改进”的框架，对满足“组内距离不超过 d”、“组内容量不超过 m”条件的分组进行优化。由于问题本质的 NP-hard 特性，实际求解时需要借助启发式和近似方法，并根据具体场景（点的数量、分布、参数 d 与 m ）对算法细节做针对性调优。 这种设计既考虑了最小化组数的需求，也通过局部改进降低了每组内连接路径的长度，从而在允许部分点重叠的条件下尽可能达到全局最优。 --------------chtgpt o3-mini-high 给出的答案，不知道对不对？ |
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iOCZS 15 小时 49 分钟前
又有聚类，又有 np hard 的影子
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alluofuyo 12 小时 22 分钟前
粗略一看，数学建模，然后混合整数规划求解，用求解器算，自己写算法太费脑子
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xiaoming1992 3 小时 19 分钟前 via Android
@chen1star #11 这种又臭又长连换行都不处理一下就闭着眼睛粘贴上来的，确实污染时间线。
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chen1star 1 小时 5 分钟前
@xiaoming1992 我也是看了标题，说是 AI 解决不了才进来看的，我只是验证了一下，想把 AI 的思考过程都贴出来，所以内容多了一点。初次发帖没注意到右边提醒，那是我的错。关于回车，目前没有提供富文本内容的格式吧，反正我是没有看到。如果觉得难看可以不看，不要浪费时间你时间！
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