今天要寫的是狀態壓縮
DP在記錄狀態的時候有許多不同的方式，如果要記錄的狀態太多，或需要使用的維度太高，就會考慮使用狀態壓縮。
直接用例題來解釋：

例題＆解釋

訪問所有節點的最短路徑
題目敘述：給定一張無向圖，返回任意選擇一起點，訪問完所有節點的最短路徑長(可用相同的邊)((也就是可以走回重複的點))
思路：
題目本身的問題並不複雜，就是選一個起點，從起點找完所有的節點，紀錄最短的路徑長，返回答案就好，思路本身也很簡單，就是暴力法，把每一個種組合都找一次，問題只是實現，既然路徑可以返回，就不能單純只是記錄每一個節點的訪問或未被訪問，這時候就需要狀態壓縮。
題目中，節點數量Ｎ小於12，所以可以用這種方式紀錄：
vis{start}{mask}
start代表起始節點，mask代表訪問的狀態

MASK表示訪問狀態

要只用一個維度表示Ｎ個節點的訪問狀態，就是狀態壓縮的精髓，其實就是用位元來記錄
ex. 00010可以代表從1號節點出發，還沒訪問過其他節點
00011可以代表1,2號節點都被訪問過了

程式碼實現

有了這種紀錄方式之後，就對每一個起點ＢＦＳ就好，只要遇到有0111⋯⋯11這種狀態（全部訪問完成）就返回答案

class Solution {
public:
    int shortestPathLength(vector<vector<int>>& graph) {
        int n = graph.size();

        queue< tuple<int, int, int> > q;
        vector<vector<bool>> vis(n, vector<bool>(1 << n));
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            q.push({i, 1 << i, 0});
            vis[i][1 << i] = true;
        }
        while(!q.empty()) {
            auto [cur, mask, dist] = q.front();
            q.pop();

            if(mask == (1 << n) - 1) return dist;

            for(int x : graph[cur]) {
                int nextmask = mask | (1 << x);
                if(!vis[x][nextmask]) {
                    q.push({x, nextmask, dist + 1});
                    vis[x][nextmask] = true;
                }
            }
        }
        return 0;
        }
};