尽管我还是个新手，但我喜欢解决与图相关的问题（最短路径、搜索等）。最近我遇到了这样一个问题：
给定一个非定向、加权（没有负值）的图，具有N个节点和E条边（两个节点之间最多只有1条边，一条边只能放在两个不同的节点之间），以及一个必须访问的X节点列表，找到从节点0开始、访问所有X节点并返回节点0的最短路径。任意两个节点之间都至少有一条路径。
限制条件为：1 <= N <= 40,000 / 1 <= X <= 15 / 1 <= E <= 50,000
这里有一个例子：
红色节点（0）应该是路径的起点和终点。你必须访问所有蓝色节点（1、2、3、4）并返回。这里的最短路径将是：
0 -> 3 -> 4 -> 3 -> 2 -> 1 -> 0，总花费为30。
我考虑使用Dijkstra算法来找到所有X（蓝色）节点之间的最短路径，然后贪心地选择最近未访问的X（蓝色）节点，但它不起作用（在纸上得到的结果是32而不是30）。我后来注意到，仅仅找到所有X节点对之间的最短路径将需要O（X*N^2）的时间，这对于这么多节点来说太大了。
我能找到的唯一关于电路的东西是欧拉电路，它只允许访问每个节点一次（我不需要那个）。这个问题可以用Dijkstra解决吗？还是有其他算法可以解决这个问题？
给定一个非定向、加权（没有负值）的图，具有N个节点和E条边（两个节点之间最多只有1条边，一条边只能放在两个不同的节点之间），以及一个必须访问的X节点列表，找到从节点0开始、访问所有X节点并返回节点0的最短路径。任意两个节点之间都至少有一条路径。
限制条件为：1 <= N <= 40,000 / 1 <= X <= 15 / 1 <= E <= 50,000
这里有一个例子：
红色节点（0）应该是路径的起点和终点。你必须访问所有蓝色节点（1、2、3、4）并返回。这里的最短路径将是：
0 -> 3 -> 4 -> 3 -> 2 -> 1 -> 0，总花费为30。
我考虑使用Dijkstra算法来找到所有X（蓝色）节点之间的最短路径，然后贪心地选择最近未访问的X（蓝色）节点，但它不起作用（在纸上得到的结果是32而不是30）。我后来注意到，仅仅找到所有X节点对之间的最短路径将需要O（X*N^2）的时间，这对于这么多节点来说太大了。
我能找到的唯一关于电路的东西是欧拉电路，它只允许访问每个节点一次（我不需要那个）。这个问题可以用Dijkstra解决吗？还是有其他算法可以解决这个问题？