列举出目前只能用蛮力策略算法求解的问题实例并详细说明。
- 旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）
旅行商问题是一个NP-hard的组合优化问题，它的目标是在给定的一些城市和每对城市之间的距离，找到一条经过每个城市一次且总路程最短的哈密顿回路。这个问题的规模很大，当城市数量增加时，需要的计算时间呈指数级增长。因此，目前只能使用蛮力策略算法求解该问题。
- 背包问题（Knapsack Problem）
背包问题是一个经典的组合优化问题，它的目标是在给定的一些物品和一个背包的容量下，选择一些物品放入背包中，使得这些物品的价值之和最大，且不能超过背包的容量。背包问题也是一个NP-hard问题，目前只能使用蛮力策略算法求解。
- 图着色问题（Graph Coloring Problem）
图着色问题是一个NP-hard的组合优化问题，它的目标是确定一个无向图的顶点的颜色，使得相邻的顶点颜色不同，并且使用尽可能少的颜色。这个问题在计算机科学中具有重要的应用，但目前只能使用蛮力策略算法求解。
- 子集和问题（Subset Sum Problem）
子集和问题是一个NP-hard的组合优化问题，它的目标是在给定的一些整数和一个目标整数下，判断是否存在一个整数子集的和等于目标整数。这个问题在计算机科学中具有许多应用，例如密码学和优化问题中的约束条件。目前只能使用蛮力策略算法求解
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