贪心算法问题实验:题目1 贪心算法解决TSP问题

TSP问题是一个经典的组合优化问题，它的全称是旅行商问题（Travelling Salesman Problem），是指给定一定数量的城市以及每对城市之间的距离，求解访问每一座城市恰好一次并回到起点城市的最短回路。

贪心算法是一种常见的求解TSP问题的方法。具体思路是从某个城市开始，选择距离该城市最近的城市，并将该城市标记为已访问，然后继续选择距离当前城市最近的未访问城市，直到所有城市都被访问。最后，将最后一个城市与起始城市相连形成回路。这样得到的回路可能不是最优解，但时间复杂度较低，适用于城市数量较少的情况。

下面是一个简单的贪心算法解决TSP问题的实现代码（以城市距离矩阵作为输入）：

def tsp_greedy(dist_matrix):
    n = len(dist_matrix)
    visited = [False] * n
    visited[0] = True
    curr_city = 0
    path = [0]
    while len(path) < n:
        next_city = -1
        min_dist = float('inf')
        for i in range(n):
            if not visited[i] and dist_matrix[curr_city][i] < min_dist:
                next_city = i
                min_dist = dist_matrix[curr_city][i]
        visited[next_city] = True
        path.append(next_city)
        curr_city = next_city
    path.append(0)
    return path

其中，dist_matrix是一个n x n的矩阵，表示每对城市之间的距离。path是一个长度为n+1的列表，表示最终得到的回路。