假设我们的覆盖率目标定义成以最小的成本覆盖所有状态之间的迁移，那我们面临的其实是一个数学问题，那就是在一个有向图上，如何找到最短的路径覆盖。
这其实是一个著名图论问题。邮递员从邮局出发送信，要求对辖区内每条街，都至少通过一次，再回邮局。在此条件下，怎样选择一条最短路线?此问题由中国数学家管梅谷于1960年首先研究并给出算法，故名。
通过邮递员算法，我们看到我们一共需要28个步骤才能覆盖所有图中的变化：
然后我们也可以把它变成可执行的Robot Case
假设我们的覆盖率目标定义成以最小的成本覆盖所有状态之间的迁移，那我们面临的其实是一个数学问题，那就是在一个有向图上，如何找到最短的路径覆盖。
这其实是一个著名图论问题。邮递员从邮局出发送信，要求对辖区内每条街，都至少通过一次，再回邮局。在此条件下，怎样选择一条最短路线?此问题由中国数学家管梅谷于1960年首先研究并给出算法，故名。
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然后我们也可以把它变成可执行的Robot Case
