#include<iostream.h>
#include<cmath>
#define M 27
#define N M-1 //N个垃圾集中点
int sum[M]; //sun[i]表示第i个垃圾集中点的横纵坐标和
int sort[M];
int visit[M]; //visit[i]表示第i个垃圾集中点的访问情况
int final=0;
int L[M][M]; //表示第i个垃圾集中点到第j个垃圾集中点的距离
int m,vmin,u;
double weight;
typedef struct node{
double laji;
int X;
int Y;
}node;
node v[M]; //v[i]表示第i个垃圾集中点
void around(int w)
{ int i,min=1000;
for(i=1;i<=N;i++)
{
if(L[w][i]<min && v[i].X<=v[w].X && v[i].Y<=v[w].Y && visit[i]==0)
{ min=L[w][i];
vmin=i;}
}
if(u!=vmin)
{weight=weight+v[vmin].laji;
if(weight<=6)
{
visit[vmin]=1;
cout<<vmin<<"-";
u=vmin;
around(vmin);
}
else
cout<<"#";
}
else cout<<"#";
}
void main()
{
v[1].laji=1.50;v[1].X=3;v[1].Y=2;//垃圾集中点的垃圾量，坐标的初始化
v[2].laji=1.50;v[2].X=1;v[2].Y=5;
v[3].laji=0.85;v[3].X=0;v[3].Y=8;
v[4].laji=1.30;v[4].X=3;v[4].Y=11;
v[5].laji=1.20;v[5].X=7;v[5].Y=9;
v[6].laji=2.30;v[6].X=9;v[6].Y=6;
v[7].laji=1.50;v[7].X=14;v[7].Y=0;
v[8].laji=1.10;v[8].X=17;v[8].Y=3;
v[9].laji=2.50;v[9].X=14;v[9].Y=6;
v[10].laji=1.80;v[10].X=10;v[10].Y=12;
v[11].laji=0.60;v[11].X=7;v[11].Y=14;
v[12].laji=1.50;v[12].X=2;v[12].Y=16;
v[13].laji=1.50;v[13].X=11;v[13].Y=17;
v[14].laji=0.80;v[14].X=15;v[14].Y=12;
v[15].laji=1.40;v[15].X=19;v[15].Y=9;
v[16].laji=1.20;v[16].X=22;v[16].Y=5;
v[17].laji=1.60;v[17].X=15;v[17].Y=19;
v[18].laji=1.60;v[18].X=15;v[18].Y=14;
v[19].laji=1.00;v[19].X=20;v[19].Y=17;
v[20].laji=2.00;v[20].X=21;v[20].Y=13;
v[21].laji=2.10;v[21].X=25;v[21].Y=16;
v[22].laji=1.20;v[22].X=28;v[22].Y=18;
v[23].laji=1.90;v[23].X=5;v[23].Y=12;
v[24].laji=1.60;v[24].X=25;v[24].Y=7;
v[25].laji=1.20;v[25].X=9;v[25].Y=20;
v[26].laji=1.50;v[26].X=9;v[26].Y=15;
int i,j,k;
for(i=1;i<=N;i++)
for(j=1;j<=i;j++)
L[i][j]=L[j][i]=abs(v[j].X-v[i].X)+abs(v[j].Y-v[i].Y);
for(i=1;i<=N;i++)
sum[i]=v[i].X+v[i].Y;
for(i=1;i<=N;i++)
visit[i]=0;
int maxindex; //对坐标和排序
for(m=1;m<=N;m++)
{ if(visit[m]==1)
continue;
else
{maxindex=1;
for(k=2;k<=N;k++)
if(sum[k]>sum[maxindex] && visit[k]==0)
maxindex=k;
visit[maxindex]=1;
weight=v[maxindex].laji;
cout<<maxindex<<"-";
around(maxindex); //找最佳哈密顿回路
if(visit[m]==0)
m--;
}
}
}
这个问题是关于垃圾运输调度的优化问题，通过C++代码实现了一个寻找最优哈密顿圈的算法。哈密顿圈是指在一个图中找到一条通过每个顶点恰好一次的闭合路径。在这个特定问题中，垃圾集中点被视为图的顶点，而运输车需要从垃圾处理厂出发，收集所有垃圾集中点的垃圾，最后返回处理厂，形成一个哈密顿圈。
我们需要理解代码的主要部分。`around`函数是实现递归寻找哈密顿圈的核心，它会选取当前未访问且距离最近的垃圾集中点，并尝试添加到路径中。如果路径上的垃圾重量不超过6吨（运输车的载重限制），则继续添加下一个最近的点；否则，表示无法继续添加，返回'#'表示结束路径。`main`函数中初始化了各个垃圾集中点的坐标、垃圾量等信息，并计算了所有顶点之间的距离矩阵`L`。
问题的目标是找到一种调度方式，使得用最少的运输车完成所有垃圾的运输。为此，我们首先要确定需要多少辆车。代码中通过`visit`数组记录每个点是否已被访问，`around`函数则用于构造哈密顿圈。在寻找最佳哈密顿回路时，它首先找到坐标和最大的垃圾集中点，然后依次添加最近的未访问点，直到所有点都被访问。
然而，该代码片段并未提供完整的解决方案，因为它没有计算总费用和确定运输车的具体调度方案。实际应用中，需要进一步完善算法，考虑到运输车的运营费用（空载和重载）、工作时间和效率。这可能需要结合运输时间、距离、重量等因素，构建更复杂的优化模型，例如线性规划或者动态规划，以最小化总成本。
此外，虽然原始问题提到使用C#，但给定的代码是C++。如果需要使用C#来解决此问题，可以利用C#的类和方法结构来重写这个算法，例如创建一个表示垃圾集中点的类，包含坐标、垃圾量和访问状态等属性，以及一个用于寻找最优哈密顿圈的方法。同时，C#中的LINQ（Language Integrated Query）和图算法库（如.NET中的System.Collections.Generic.Graph）可能会简化代码和提高效率。
解决这个问题需要综合考虑运输车的容量、效率和费用，以及垃圾集中点的位置和数量，通过算法找到一个满足条件的最小运输车数量和调度方案。代码中展示的是一种基于距离的简单策略，但实际解决方案需要更全面的考虑各种因素。
