lingo编程，十个城市每个城市都需要走一次，各个城市最短距离矩阵如上图，写一个编程

Lingo是一种用于描述和解决各种问题的语言，它通常应用于人工智能、自然语言处理等领域。如果你需要编写一个程序来找到从一个城市出发，遍历所有其他城市并返回总最短路径，这可以是一个旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）的变种。TSP是一个经典的组合优化问题，通常通过动态规划或启发式算法（如遗传算法、模拟退火等）求解。

在这种情况下，我们可以使用Dijkstra算法或A*搜索算法来寻找单源最短路径，然后对所有城市应用这个过程。Python中有一个知名的库`networkx`可以帮助我们处理这样的图形问题。下面是一个简单的Python示例，假设我们已经有了一个二维列表表示城市间的距离矩阵：

import networkx as nx

# 创建一个无向加权图
cities = ['City1', 'City2', ..., 'City10']
distance_matrix = ... # 例如 [[0, 5, ...], [5, 0, ...], ...]，其中0代表当前城市

G = nx.Graph()
for i in range(len(cities)):
    for j in range(i + 1, len(cities)):
        G.add_edge(cities[i], cities[j], weight=distance_matrix[i][j])

# 使用Dijkstra算法求最短路径
shortest_paths = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G))

# 计算并输出总路径长度
total_distance = sum(shortest_paths['City1'][city]['weight'] for city in cities if city != 'City1')

print("总最短路径长度:", total_distance)