这里不同的k个节点是访问者，访问者访问它们。挑战在于，访客的数量，访问者数量，k个不同的访问者以及访问路径（从访问者到访问者）都需要决定。规则是被访者不能成为一个游客。以下是几个例子：
如果k = 1，我们只是在图中找到权重最小的边，比如说（u，v），然后你是访客（然后v是访客）或者v是访客（那么你就是访问者） ）。最低成本是这个最小重量。
如果k = 2，我们只是在图中找到权重最小的两条边，比如说（u，v）和（u'，v'）。如果u，v，u'，v'是四个不同的节点，则两个边缘之一中的任何节点可以是访问者而另一个节点是访问者。如果来自两个边缘的一个节点相同，比如说v = u'，那么我们可以说你是访客而v，v'是访问者，或者v'是访问者而v，你是访问者，这两者都是最优的解。
如果k = 3，则找到三个最小加权边缘不一定给出最优解。这是一个例子。比方说，edge（u，v），（v，u'）和（v，v'）就是那三条边。我们可以说你访问了v和u'。但是，由于正在访问v，因此访问者不能访问v'。但v'也不能是访问v的访问者，因为v只能访问一次。在这种情况下，我们必须找到第四个最小边缘。
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低成本访问所有其他n-1个访问者。这里与TSP不同，有可能多次访问节点，因为我们的图不是完整的图。要将此问题映射到TSP：我们希望以最低成本访问n个城市中的任何k个城市（访问者） - 为实现这一点，我们不介意尽可能多的销售人员（访问者），我们不要不管他们从哪个城市开始，我们关心正在访问的k个城市，并且有可能多次访问一个城市;此外，n个城市没有形成完整的图表。
感谢您的意见。