用python给出求解旅行商问题的分治算法实现与结果演示。

旅行商问题是经典的组合优化问题，通常使用贪心策略或者遗传算法等复杂方法来解决。然而，对于较小规模的问题，可以尝试基于递归的分治算法简化思路，但这并非最有效的方法。

分治法通常不适合TSP（Traveling Salesman Problem），因为它是NP完全问题，而分治通常用于可以分解为相对独立子问题并容易合并解决方案的问题。但在教学场景下，我们可以创建一个简单的模拟，将城市看作节点，计算从每个节点到其他节点的距离，并通过递归来尝试所有可能的路径。

下面是一个简化的Python分治算法示例，它仅适用于非常小规模的问题，而不是实际的高效解决方案：

import itertools

def tsp_partition(cities):
    # 对城市列表进行排序，假设距离是从小到大排列的
    cities.sort(key=lambda x: x[0])
    
    # 如果只有两个城市，直接返回它们之间的最短路径
    if len(cities) == 2:
        return [cities[0], cities[1]]

    # 将城市分为两部分
    mid = len(cities) // 2
    left = cities[:mid]
    right = cities[mid:]

    # 分别求左半部分和右半部分的最短路径，然后连接它们
    left_path = tsp_partition(left)
    right_path = tsp_partition(right)

    # 计算从左侧最后一个城市到右侧第一个城市的最短路径
    connection = min([(left[-1][1] + right[0][0]), (left[-1][0] + right[0][1])])

    # 返回最终的旅行路线
    return left_path + [right[0]] + [left[-1]] + [[connection, cities[mid][1]]] + right_path[1:]

# 示例城市坐标数据
cities = [(0, 0), (1, 1), (2, 3), (4, 5)]
result = tsp_partition(cities)
print("分治算法得到的旅行路线:", result)

注意，这个示例的结果不会是最优解，而且随着城市数量的增长，这种方法效率极低。在实践中，使用Kruskal's 或者 Prim 算法构建最小生成树，然后再添加剩余城市的方式会更合适。