分别给出Nearest Neighbor、Nearest Insertion、 Farthest Insertion、2-Opt、Christofifides和LKH算法的伪代码

1. Nearest Neighbor (最近邻)算法伪代码：

1. 从任意一个点开始，将其加入路径中
2. 找到离当前路径最后一个节点最近的未访问过的节点
3. 将该节点加入路径中
4. 重复步骤2-3，直到所有节点都被访问过
5. 将最后一个节点与起始节点相连，形成一条回路

2. Nearest Insertion (最近插入)算法伪代码：

1. 任选一个起始节点，将其加入路径中
2. 找到离当前路径最近的未访问过的节点，并计算该节点到路径上任意一点的距离
3. 将该节点插入到路径上，使得插入节点后路径长度最小
4. 重复步骤2-3，直到所有节点都被访问过
5. 将最后一个节点与起始节点相连，形成一条回路

3. Farthest Insertion (最远插入)算法伪代码：

1. 任选一个起始节点，将其加入路径中
2. 找到离当前路径最远的未访问过的节点，并计算该节点到路径上任意一点的距离
3. 将该节点插入到路径上，使得插入节点后路径长度最小
4. 重复步骤2-3，直到所有节点都被访问过
5. 将最后一个节点与起始节点相连，形成一条回路

4. 2-Opt算法伪代码：

1. 任选一个起始路径
2. 对路径上任意两个节点对进行交换，得到新的路径
3. 如果新路径长度小于原路径长度，则接受该新路径，否则保持原路径不变
4. 重复步骤2-3，直到无法找到更优路径

5. Christofifides算法伪代码：

1. 对于给定的节点集合，构建完全图
2. 求解该完全图的最小生成树
3. 将最小生成树中的奇数度节点两两配对，形成一个集合M
4. 找到集合M中最短路径，并将其路径上的节点插入到最小生成树中
5. 重复步骤4，直到所有节点的度数均为偶数
6. 对得到的欧拉回路进行路径压缩，得到最终路径

6. LKH算法伪代码：

1. 任选一个起始路径
2. 对路径上的任意两个节点进行交换，得到新的路径
3. 计算新路径与原路径的差异值
4. 如果差异值小于0，则接受该新路径，否则以一定概率接受该新路径
5. 重复步骤2-4，直到无法找到更优路径
6. 对得到的路径进行局部搜索，得到最终路径