帮我用python使用nearestneighbors方法求解一个tsp问题，要求呈现代码，问题的节点数据随机数生成

在Python中，我们可以使用`sklearn.neighbors`模块中的`NearestNeighbors`类来解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。TSP是一个经典的优化问题，目标是最小化一个旅行者访问所有城市后返回起点的总路径长度。

首先，我们需要生成随机的城市节点坐标数据。这里我们假设有n个城市，每个城市有两个维度的坐标。然后我们会用这些点构建Kruskal's Algorithm 或者其他搜索算法，配合`NearestNeighbors`找到最近邻。

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 定义城市数量
n_cities = 10

# 随机生成城市节点坐标（在这里以二维平面为例）
cities = np.random.rand(n_cities, 2) * 100  # 每个城市有两个维度的坐标，范围在0到100之间

# 使用KNN寻找最近邻居，这里设置k=2，因为我们关心的是两个最接近的城市
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=2)
nbrs.fit(cities)

# 获取每个城市的两个最近邻居的索引
distances, indices = nbrs.kneighbors(cities)

# 为了简化问题，我们可以忽略距离，只关注城市之间的连接顺序（即旅行路线）
# 对于实际的TSP，需要采用贪心策略（如贪心选择、启发式搜索等）来构造路径
routes = [list(range(n_cities))]
for i in range(1, n_cities):
    next_city = indices[i][1]  # 排除第一个城市，取第二个最近的城市作为下一个城市
    routes.append(next_city)

# 计算并打印初始解决方案的总路径长度（这里仅用于演示，真实情况需引入距离计算）
path_lengths = [np.linalg.norm(cities[routes[i]] - cities[routes[i-1]]) for i in range(1, len(routes))]
total_distance = sum(path_lengths)
print(f"初始路径长度：{total_distance}")