关于#数据结构#的问题：尝试提高程序的效率(语言-c++)

某公司计划要在北京、上海、广州、深圳、成都、昆明、西安、贵阳、长沙、哈尔滨这些城市之间设计旅游路线，出发地和返回地均为北京，查询城市之间的里程，绘制里程图，试为他们设计一条行走路线，使得可以达到所有城市，而行走路线尽可能短。尝试提高程序的效率。（不要求考虑使用的交通工具）。

这个问题可以用贪心策略或者图论的算法来解决。

贪心策略：

初始化一个空的解决方案，将当前城市设为出发地北京。
对于每个其他城市，在当前解决方案的末尾加上从当前城市到该城市的最短路径。
重复步骤 2，直到所有城市都被访问过。
将解决方案的末尾连接回出发地北京。

使用图论算法：

使用最小生成树算法（如Prim或Kruskal算法）求出包含所有城市的最小生成树。
将最小生成树的边权相加起来，得到最短路径的长度。
使用最短路径算法（如Dijkstra或Floyd算法）求出从北京到所有城市的最短路径。
将每条最短路径按顺序连接起来，得到最终解决方案。

使用贪心策略可以更快地获得解决方案，但是它不能保证最优解。使用图论算法可以保证得到最优解，但是求解过程可能会更慢。
在C++中，你可以使用STL中的优先队列（priority_queue）来实现贪心策略，或者使用STL中的set来实现最小生成树算法。

如果你想要使用最短路径算法，你可以使用STL中的vector来存储图中的边和点，并使用某种图论算法（如Dijkstra或Floyd算法）来求出从出发地到所有城市的最短路径。

你可以使用一个二维数组来存储城市之间的里程信息。例如，mileage[i][j]表示从城市i到城市j的里程数。

你可以使用map来存储每个城市的名称和编号之间的映射关系。例如，你可以使用city_map["Beijing"]来获取北京的编号，使用city_map[3]来获取编号为3的城市的名称。
在绘制里程图时，你可以使用一些图形库（如OpenGL或cairo）来帮助你绘制图像。
我可以为你提供一个使用Dijkstra算法求解最短路径的C++代码示例，但是你需要自己实现输入城市名称和里程信息、绘制里程图等功能。

这是C++代码示例：

#include <iostream>
#include <map>
#include <vector>
#include <limits>
#include <queue>

using namespace std;

// 定义常量
const int INF = numeric_limits<int>::max();
const int MAX_CITIES = 10;

// 定义结构体
struct Edge {
    int to;
    int weight;
    Edge(int to, int weight): to(to), weight(weight) {}
};

struct City {
    int number;
    string name;
    vector<Edge> edges;
    City(int number, string name): number(number), name(name) {}
};

// 定义全局变量
vector<City> cities;
map<string, int> city_map;
int mileage[MAX_CITIES][MAX_CITIES];
int distance[MAX_CITIES];
bool visited[MAX_CITIES];

// 函数声明
int dijkstra(int start, int end);

int main()
{
    // 输入城市名称和里程信息
    // 初始化cities和city_map
    // 初始化mileage数组

    // 求出从北京到所有城市的最短路径
    for (int i = 0; i < MAX_CITIES; i++) {
        distance[i] = dijkstra(0, i);
    }

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < MAX_CITIES; i++) {
        cout << "从北京到" << cities[i].name << "的最短路径为：" << distance[i] << "公里" << endl;
    }

    // 绘制里程图
    // ...

    return 0;
}

int dijkstra(int start, int end)
{
    // 初始化数组
    for (int i = 0; i < MAX_CITIES; i++) {
        distance[i] = INF;
        visited[i] = false;
    }
    distance[start] = 0;

    // 使用优先队列实现Dijkstra算法
priority_queue< pair<int, int>, vector<pair<int, int> >, greater<pair<int, int> > > q;
q.push(make_pair(0, start));
while (!q.empty()) {
int v = q.top().second;
q.pop();
if (visited[v]) continue;
visited[v] = true;for (int i = 0; i < cities[v].edges.size(); i++) {
        Edge e = cities[v].edges[i];
        if (distance[e.to] > distance[v] + e.weight) {
            distance[e.to] = distance[v] + e.weight;
            q.push(make_pair(distance[e.to], e.to));
        }
    }
}

return distance[end];}

这个代码示例能帮助你理解如何使用Dijkstra算法求解最短路径问题。

注意：这仅仅是一个示例代码，在实际应用中可能需要进行更多的修改和调整。