一个售货员必须访问n个城市，恰好访问每个城市一次，并最终回到出发城市。 售货员从城市i到城市j的旅行费用是一个整数，旅行所需的全部费用是他旅行经过的的各边费用之和，而售货员希望使整个旅行费用最低。c++代码

这是著名的旅行商问题，可以使用动态规划或者回溯算法求解。以下是一种动态规划的解法，使用C++语言实现：

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;

const int N = 20;  // 最大城市数量
int dist[N][N];  // 城市之间的距离
int dp[1<<N][N];  // 动态规划数组，dp[S][i]表示已访问城市集合为S，最后一个访问的城市为i时的最小距离

int main() {
    int n;  // 城市数量
    cin >> n;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            cin >> dist[i][j];  // 输入城市之间的距离
        }
    }
    memset(dp, 0x3f, sizeof(dp));  // 初始化动态规划数组
    dp[1][0] = 0;  // 初始状态，已访问城市集合为{0}，最后一个访问的城市为0，距离为0
    for (int S = 1; S < (1<<n); S++) {  // 遍历所有已访问城市的集合
        for (int i = 0; i < n; i++) {  // 遍历所有城市
            if (S & (1<<i)) {  // 如果i已经访问过了，跳过
                continue;
            }
            for (int j = 0; j < n; j++) {  // 遍历所有城市，查找i到j的距离
                if (S & (1<<j)) {  // 如果j已经访问过了
                    dp[S|(1<<i)][i] = min(dp[S|(1<<i)][i], dp[S][j] + dist[j][i]);
                }
            }
        }
    }
    int ans = INT_MAX;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        ans = min(ans, dp[(1<<n)-1][i] + dist[i][0]);  // 更新最短路径
    }
    cout << "最短距离为：" << ans << endl;
    return 0;
}

这段代码使用动态规划的思想，通过状态压缩的方式记录已经访问过的城市集合。遍历所有已访问城市的集合，查找最后一个访问的城市，并更新最小距离。最后输出最短距离结果。