利用贪心法求解tsp问题的两种c++代码

贪心算法通常不适合精确解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP），因为它无法保证找到全局最优解，TSP是一个已知的NP-hard问题。然而，对于一些启发式近似算法，比如"Nearest Neighbor"（最近邻）和"Two-Opt"（两交换），可以利用贪心策略来简化问题。

以下是两个简单的示例，它们不是完整的解决方案，而是展示了如何使用贪心策略在C++中处理TSP：

1. Nearest Neighbor (NN)算法：

#include <vector>
#include <algorithm>

struct Point {
    int x, y;
};

bool compareDist(const Point& a, const Point& b) {
    return std::hypot(a.x - b.x, a.y - b.y) < std->hypot(b.x - a.x, b.y - a.y);
}

std::vector<Point> nearestNeighbor(std::vector<Point>& cities) {
    std::sort(cities.begin(), cities.end(), compareDist);
    std::vector<int> tour;
    tour.push_back(0);
    for (size_t i = 1; i < cities.size(); ++i) {
        tour.push_back(i);
    }
    // 添加回起点
    tour.push_back(0);
    
    return tour;
}

这个版本只保证了每次选择离当前路径最近的城市，结果不一定是最优的。

2. Two-Opt 算法（仅用于改进已有的路径）：

void twoOptImprovement(std::vector<int>& tour, std::vector<Point>& cities) {
    for (int i = 1; i < tour.size() - 1; i++) {
        for (int j = i + 2; j < tour.size(); j++) {
            std::vector<int> temp(tour.begin(), tour.begin() + i);
            temp.insert(temp.end(), tour.begin() + j, tour.end());
            temp.pop_back();
            
            // 计算新路径长度并比较
            if (calcDistance(cities, temp) < calcDistance(cities, tour)) {
                tour = temp;
            }
        }
    }
}

// 假设calcDistance函数计算两点之间的曼哈顿距离或其他合适的距离

这展示了如何通过改变路径顺序（两交换操作）来尝试优化已存在的路径，但同样不保证得到全局最优解。