2全屏浏览切换布局列编写fun函数，能够按照以下公式返回值。1.23x-9x>2e+x3x=2COS Xx<2我需要解决【TSP旅行商】问题，请列出【2】个可以用【Java】编程的优化路径算法，展开写出这【2】个算法的编程难度级别和时间复杂度，罗列出每个算法编程要用到的库。

编写一个名为 `fun` 的函数，用于处理根据给定条件（1.23x - 9x > 2e + x3x = 2cos(x) 和 x < 2）返回值，看起来像是数学表达式的求解，但这更像是数学函数的组合而非经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。TSP 是一种典型的组合优化问题，通常涉及寻找访问一系列城市的最短路径循环。

不过，我们可以将其视为一个条件判断的简单函数，并非TSP。如果你的目标是优化算法用于类似条件下的决策，可以考虑基于搜索或贪心策略的解决方案。在这里，我将以 "贪心算法" 和 "分支限界法" 为例，因为它们相对易于理解并能在一定程度上应用于这类条件。

1. 贪心算法：
编程难度：入门级
时间复杂度：O(n^2) 或 O(n log n)，取决于排序操作的实现
库：基本的 Java 标准库，不需要额外库
伪代码示例：

   public double fun(double x) {
       if (x >= 2 || Math.abs(Math.cos(x) - 1) > epsilon) {
           // 满足第一个条件，返回某个特定值
           return calculateValue1();
       } else if (x < 2 && 1.23 * x - 9 * x > 2 * Math.E + x * 3) {
           // 满足第二个条件，返回另一个值
           return calculateValue2();
       }
       // 其他条件未满足，抛出异常或返回默认值
   }

2. 分支限界法（如 A* 或 IDA*）：
编程难度：中级
时间复杂度：依赖于启发式函数的效率，理想情况下为 O(b^d)，其中 b 是分支因子，d 是解决问题所需的深度
库：可能需要使用第三方库，如 `javaparser` 或 `JAlgoSearch` 来解析和评估表达式
伪代码示例：

   import com.javaparser.ast.stmt.Statement;
   
   public double fun(double x) {
       State initialState = new State(x, calculateInitialCost(x));
       PriorityQueue<State> openList = new PriorityQueue<>();
       openList.add(initialState);
       
       while (!openList.isEmpty()) {
           State currentState = openList.poll();
           if (satisfiesAllConditions(currentState)) {
               // 满足所有条件，返回成本
               return currentState.getCost();
           }
           
           expandAndEvaluate(currentState, openList);
       }

       // 没有找到满足条件的状态，返回特殊值或异常
   }

请注意，这里的 "分支限界法" 用于一般搜索问题的描述，实际应用到 TSP 或类似的数学问题上，可能需要更具体的搜索结构和数据结构，比如图搜索。同时，TSP 相关的库如 `Concorde TSP Solver` 或 `Google OR-Tools` 可能更适合解决这类问题。