这里不同的 k 个节点是访问者，它们被访问者访问。挑战在于，访问者的数量、谁是访问者、谁是 k 个不同的访问者以及访问路径（从访问者到访问者）都需要确定。规则是访问者不能是访问者。这里有几个例子：
如果 k=1，我们只是在图中找到权重最小的边，比如 (u,v)，那么要么 u 是访问者（那么 v 是访问者），要么 v 是访问者（那么 u 是访问者）。最小成本就是这个最小重量。
如果 k=2，我们只找到图中权重最小的两条边，比如 (u,v) 和 (u',v')。如果 u,v,u',v' 是四个不同的节点，则两条边之一中的任何节点都可以是访问者，另一个节点是访问者。如果两条边的一个节点相同，比如v=u'，那么我们可以说u是访问者，v，v'是访问者，或者v'是访问者，v，u是访问者，都是最优的解决方案。
但是，如果 k=3，则找到三个最小加权边不一定给出最优解。这是一个例子。比如说，边 (u,v)、(v,u') 和 (v,v') 就是这三个边。我们可以说 u 访问了 v 和 u'。但是，由于 v 正在被访问，它不可能是访问 v' 的访问者。但是 v' 也不能是访问 v 的访问者，因为 v 只能被访问一次。在这种情况下，我们必须找到第四最小边。
k的最大值可以是n-1，在这种情况下，我们应该找到一个访问者以最小的成本访问所有其他n-1个访问者。与 TSP 不同，这里有可能多次访问一个节点，因为我们的图不是完整的图。将此问题映射到 TSP：我们想以最低成本访问 n 个城市中的任何 k 个城市（访问者）——为了实现这一目标，我们不介意拥有尽可能多的推销员（访问者），我们不'不介意他们从哪个城市开始，我们关心正在访问k个城市，并且有可能多次访问一个城市；此外，n 个城市并没有形成完整的图。
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