我需要上述不用贪心算法的代码

由于TSP问题是NP完全问题，没有已知的多项式时间算法可以提供全局最优解。除了贪婪算法（如上面提到的Kruskal's启发式），另一种常见的方法是使用暴力搜索或者一些启发式搜索算法，比如遗传算法、模拟退火、蚁群优化等。这里，我将给出一个基于递归的简单回溯算法的例子，它不完全是动态规划，因为它并未存储中间状态，而是尝试所有可能的路径直到达到目标。

def tsp(cities, path=None, start=None):
    if path is None:
        path = [start or cities[0][0]]  # 如果没给初始路径，从第一个城市开始
    if start is None:
        start = path[-1]

    min_cost = float('inf')
    best_path = []

    for next_city in cities:
        if next_city[0] != start:
            new_path = list(path)
            new_path.append(next_city[0])

            cost = calculate_distance(new_path, cities) + next_city[2]  # 计算新路径总长度
            if cost < min_cost:
                min_cost = cost
                best_path = new_path

    # 如果所有城市都访问过了，结束递归并返回路径
    if start == cities[-1][0]:
        return min_cost, best_path

    # 否则继续寻找下一个城市
    return tsp(cities, best_path, start)

def calculate_distance(path, cities):
    # 这里假设距离矩阵已经存储好，可以根据实际需求修改
    return sum(cities[path[i - 1]][2] for i in range(1, len(path)))

# 初始化城市列表
cities = [('A', 'B', 7), ...]  # 请填充完整的城市和距离信息

total_cost, route = tsp(cities)
print("Total cost:", total_cost)
print("Route:", route)

请注意，这个方法会枚举所有可能的路径，因此对于大规模的问题，效率会非常低。如果你需要处理大量数据，建议考虑使用专门的优化库，如`ortools`、`concorde-tsp`或`networkx`等，它们提供了更为高效的搜索算法。