给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。相关代码

这个问题描述的是图论中的“旅行商问题”(Traveling Salesman Problem, TSP)，它是一个经典的NP完全问题。在给定的距离矩阵表示的图中，每个节点代表一个城市，每条边代表两个城市之间的距离。目标是最优化地找到一条路径，使得销售员能访问所有城市恰好一次，并返回起点，总行程长度最小。

一种常见的启发式算法是“贪心策略”结合“最少费用生成树”（Minimum Spanning Tree, MST），例如“ Held-Karp 算法”。另一种较为复杂但更精确的方法是“动态规划”或使用一些近似算法，如“遗传算法”、“模拟退火”或者“蚁群算法”。

以下是使用 Python 和 `networkx` 库的一个简单示例，展示了如何使用 Kruskal's 或 Prim 算法先构建一个最小生成树，然后添加剩下的回环得到一个接近最优的解：

import networkx as nx

# 假设 distances 是一个二维列表，存储城市之间的距离
distances = ...

# 创建无向加权图
graph = nx.Graph()
for i in range(len(distances)):
    for j in range(i+1, len(distances[i])):
        graph.add_edge(i, j, weight=distances[i][j])

# 使用 Kruskal's 或 Prim 算法创建最小生成树
mst = nx.minimum_spanning_tree(graph)

# 找到剩余的回路（从最后一个城市回到第一个）
last_city = list(mst)[-1]
path = [last_city]
current_city = last_city
while current_city != 0:  # 起始城市通常是 0
    path.append(current_city)
    neighbors = mst.neighbors(current_city)
    if neighbors:
        shortest_neighbor = min(neighbors, key=lambda x: graph[current_city][x]['weight'])
        current_city = shortest_neighbor
    else:
        break
path.append(0)  # 添加回环到起始城市

# 最终路径
shortest_tsp_path = path[1:]  # 删掉第一个（回程）

print("最短回路:", shortest_tsp_path)

请注意，这个解决方案只能提供近似的结果，而且对于大规模的真实世界问题，寻找精确解可能会很困难。