tsp贪心算法 python

TSP（Traveling Salesman Problem）问题是一个经典的组合优化问题，求解的是访问所有给定城市一次并返回原点，使得旅行距离总和最小。贪心算法是一种启发式方法，它在每一步[选择](https://geek.csdn.net/educolumn/1702526fead21a13fe2bdd53c9e98b89?spm=1055.2569.3001.10083)中都采取在当前状态下看起来最优的选择，但并不保证一定能找到全局最优解。 在Python中实现TSP的贪心算法，常用的方法是霍夫曼编码或近似算法，如Christofides算法（2-approxim[ati](https://geek.csdn.net/educolumn/150d7073277950db5f09620704e791cf?spm=1055.2569.3001.10083)on）或者Nearest Neighbor（NN）算法。这里以近似算法为例，我们使用NN算法简化问题，因为贪心[策略](https://geek.csdn.net/educolumn/06da626ca8219c1b9b6fba41572b8cf2?spm=1055.2569.3001.10083)。 **近似算法（Nearest Neighbor）**步骤如下： 1. 从任意一个城市开始，每次选择当前未访问过的最近的城市。 2. 一直走到最后一个城市，然后返回起始城市，形成路径。 这是一个基本的示例[代码](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)，假设`cities`是一个包含城市坐标[列表](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)的二维数组： ```python import numpy as np def nearest_neighbor_tsp(cities): # 初始化随机城市作为起始点 start = np.random.choice(cities) path = [start] while len(path) < len(cities): # 未访问完所有城市 unvisited = [city for city in cities if city not in path] next_city = min(unvisited, key=lambda c: ```