好的，所以也许我会再尝试解决这个问题。上次，我没有注意到您可以多次访问一个点的事实，因此建议可能是错误的。
首先，假设“开始”，“结束”和“灰色”节点的总数为N，并且“开始”为0，“结束”为N-1，“灰色”节点的总数为1到N-2。
我们可以看到我们可以
state随时
(mask, index)用表示，其中index表示我们所在的当前节点，mask表示我们已经访问过的所有节点（0
<mask <2 ^ N）。
首先，状态为（1,0）或（00000 … 1,0），这意味着仅访问了城市0，我们的目标是到达状态（2 ^
N-1，N-1），这意味着访问所有节点，然后在节点N-1结束旅程。
因此，在这一点上，我们可以很容易地看到，我们已经将原始问题转换为状态图，并且我们的目标是找到从状态0（1,0）到状态末端（2 ^ N-1）的最短路径。
，N-1），因此，对这个新图应用Dijkstra最短路径算法，我们就得到了答案。
注意：答案基于一个假设，即N <= 17
另一个要注意的是：对于机器人技术，最短的路径可能并不一定是最佳的路径，因为机器人在旋转和直线运行时的速度是不同的。
